Tensorflow基础_释放tf变量-程序员宅基地

技术标签： Tensorflow

Tensorflow

import numpy as np
import tensorflow as tf

1.tensorflow 图的概念

#g1 相当于画布
  g1 = tf.Graph()
  #作为创建会话的默认图g1
    with g1.as_default():
        c1 = tf.constant([1.0])
        # 要执行程序前必须打印变量，必须先创建一个会话
        with tf.Session() as sess:
            result = sess.run(c1)
            print(result)
           
    g2 = tf.Graph()
    with g2.as_default():
        c2 = tf.constant([2.0])
        with tf.Session() as sess:
            result = sess.run(c2)
            print(result)

#图必须在会话中启动，session会话的节点op分发到CPU或GPU设备上，同时提供op操作这些方法执行后将产生的张量返回

2.交互环境下的tensorflow

sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.Variable([1.0,2.0,3.0])
a = tf.constant([3.0,4.0,5.0])
x.initializer.run()
sub = tf.subtract(x, a)

3.使用 Tensor.eval() 和 Operation.run() 方法代替 Session.run()

print(sub.eval())

4.tensorflow 的更新函数，创建一个简单的计数器来举例

变量0 name ‘counter’ 常量 1 循环5次并打印值

a = tf.Variable(0,name = 'counter')
b = tf.constant(1) new = tf.add(a, b) update = tf.assign(a, new)
init_op = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess:
    sess.

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44041153/article/details/90318573

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