Tensflow学习笔记

import tensorflow as tf
sess=tf.compat.v1.Session()
a=tf.constant(32) #创建常量
b=tf.constant(10) #创建常量
#加法a+b+b
d=tf.add_n([a,b,b])
print(d)

运行结果：

Tensor("AddN_3:0", shape=(), dtype=int32)

#减法a-b
e=tf.subtract(a,b)
print(b)

运行结果：

Tensor("Const_17:0", shape=(), dtype=int32)

#乘法a*b
f=tf.multiply(a,b)
print(f)

运行结果：

Tensor("Mul_3:0", shape=(), dtype=int32)

#除法a/b
g=tf.divide(a,b)
print(g)

运行结果：

Tensor("truediv_6:0", shape=(), dtype=float64)

#求余
h=tf.truncatemod(a,b)
print(h)

运行结果：

Tensor("TruncateMod_3:0", shape=(), dtype=int32)

#数值类型转换
a_float=tf.cast(a,dtype=tf.float32)
b_float=tf.cast(b,dtype=tf.float32)

#sin(a)
i=tf.sin(a_float)
print(i)

运行结果：

Tensor("Sin_3:0", shape=(), dtype=float32)

#exp(1/a)
j=tf.exp(tf.divide(1.0,a_float))
print(j)

运行结果：

Tensor("Exp_3:0", shape=(), dtype=float32)

#i+log(i)
k=tf.add(i,tf.math.log(i))
print(k)

运行结果：

Tensor("Add_3:0", shape=(), dtype=float32)

#tensorflow矩阵及运算
#从4维向量生成（2,2）的矩阵
mat_a=tf.constant([1,2,3,4])
mat_a=tf.reshape(mat_a,(2,2))

#生成2*3的矩阵
mat_b=tf.constant([1,3,5,7,9,11])
mat_b=tf.reshape(mat_b,(2,3))

#矩阵乘法
mat_c=tf.matmul(mat_a,mat_b)
#从4维向量生成（2,2）的矩阵
mat_a=tf.constant([1,2,3,4])
mat_a=tf.reshape(mat_a,(2,2))
print('mat_a：\n',sess.run(mat_a))

运行结果：

mat_a：
 [[1 2]
 [3 4]]

#生成2*3的矩阵
mat_b=tf.constant([1,3,5,7,9,11])
mat_b=tf.reshape(mat_b,(2,3))
print('mat_b：\n',sess.run(mat_b))

运行结果：

mat_b：
 [[ 1  3  5]
 [ 7  9 11]]

#矩阵乘法
mat_c=tf.matmul(mat_a,mat_b)
print('mat_c：\n',sess.run(mat_c))

运行结果：

mat_c：
 [[15 21 27]
 [31 45 59]]