tensorflow会话控制-【老鱼学tensorflow】
在tensorflow中,当定义好结构后,就要通过tf.session()来建立运行时的会话。
本例子应该不难理解,我们用tensorflow来计算一下一个1行2列的矩阵和2行1列矩阵的乘积:
import tensorflow as tf
# 1行2列的矩阵
mat1 = tf.constant([[3, 3]])
# 2行1列的矩阵
mat2 = tf.constant([[2],
[2]])
out = tf.matmul(mat1, mat2)
sess = tf.Session()
print(sess.run(out))
sess.close()
输出为:
[[12]]
当然,如果读者熟悉python中的with语句,则也可以用with语句来进行,这样就可以不用管sess.close()方法了,因为with会考虑到自动调用相应资源的释放函数
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(out))
这里顺便也用numpy的方式来计算一下相同的矩阵乘法:
import numpy as np
mat1 = np.array([[3, 3]])
mat2 = np.array([[2],
[2]])
print(np.dot(mat1, mat2))
输出也一样为:
[[12]]
作者:dreampursuer(公众号:独立开发者手记)

出处:http://www.cnblogs.com/dreampursuer/
本文版权归作者所有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利。

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