bash
tf.session()
用于运行TensorFlow操作的类
一个Session对象封装了Operation执行对象的环境,并对Tensor对象进行计算,例如:
bash
a=tf.constant(5.0)
b=tf.constant(6.0)
c=a*b
sess=tf.Session()
print(sess.run(c))
bash
tf.constant()
tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False) #value是一个必须值,可以是一个数值,也可以是一个列表,可以是一维的,也可以是多维的
# dtype:数据类型,一般可以是tf.float32,tf.float64
# shape:表示张量的形状,及维数以及每一维的大小
# name:可以是任何字符串
#verify_shape:默认false,true表示检查value是否与shape的形状相符,不相符报错
bash
#构建数值常量
tensor=tf.constant(1)
#用去值函数eval()来查看创建的tensor的值
sess=tf.Session()
with sess.as_default():
print("结果是:",tensot.eval())
tensor = tf.constant([1,2,3])
with sess.as_default():
print('结果是:',tensor.eval())
tensor = tf.constant(-1,shape=[2,3])
with sess.as_default():
print('结果是:',tensor.eval())
tensor = tf.constant([1,2,3,4,5,6],shape=[2,3])
with sess.as_default():
print('结果是:',tensor.eval())
a=tf.zeros([2,3],dtype=tf.float32,name=None)
with sess.as_default():
print('结果是:',a.eval())
a=tf.ones([2,3],dtype=tf.int32)
with sess.as_default():
print('结果是:',a.eval())
a=tf.fill([3,2],8)
with sess.as_default():
print('结果是:',a.eval())
a=tf.linspace(0.0,1.0,10,name=None)
with sess.as_default():
print('结果是:',a.eval())
a=tf.range(0,5,1)
with sess.as_default():
print('结果是:',a.eval())