tensorflow中的Fetch、Feed（02-3）

import tensorflow as tf

#Fetch概念 在session中同时运行多个op
input1=tf.constant(3.0)     #constant()是常量不用进行init初始化
input2=tf.constant(2.0)
input3=tf.constant(5.0)

add=tf.add(input2, input3)
mul=tf.multiply(input1,add)

with tf.Session() as sess:
    result=sess.run([mul,add])  #这里的[]就是Fetch操作
    print(result)

#Feed
#创建占位符
input1=tf.placeholder(tf.float32)
input2=tf.placeholder(tf.float32)
#定义乘法op，op被调用时可通过Feed的方式将input1、input2传入
output=tf.multiply(input1,input2)

with tf.Session() as sess:
    #feed的数据以字典的形式传入
    print(sess.run(output,feed_dict={input1:[7.],input2:[2.]}))

 

 

目录：

1. tensorflow简介、目录
2. tensorflow中的图（02-1）
3. tensorflow变量的使用（02-2）
4. tensorflow中的Fetch、Feed（02-3）
5. tensorflow版helloworld---拟合线性函数的k和b（02-4）
6. tensorflow非线性回归（03-1）
7. MNIST手写数字分类simple版（03-2）
8. 二次代价函数、交叉熵(cross-entropy)、对数似然代价函数（log-likelihood cost）(04-1)
9. 多层网络通过防止过拟合，增加模型的准确率（04-2）
10. 修改优化器进一步提升准确率（04-3）
11. 手写数字识别-卷积神经网络cnn（06-2）
12. 循环神经网络rnn与长短时记忆神经网络简述（07-2）
13. 循环神经网络lstm代码实现（07-3）
14. tensorflow模型保存和使用08
15. 下载inception v3  google训练好的模型并解压08-3
16. 使用inception v3做各种图像分类识别08-4
17. word2vec模型训练简单案例
18. word2vec+textcnn文本分类简述及代码