Tensorflow学习-1
Tensorflow学习-1
人生若只如初见，何事秋风悲画扇。
简介：Tensorflow基本使用、常量/变量、tensorflow2.0兼容tensorflow1.0版本。
一、代码示例
1 import tensorflow as tf
2
3 print("tensorFlow version is: " + tf.__version__)
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5 # 创建两个常量
6 node1 = tf.constant([[3.0, 1.5], [2.5, 6.0]], tf.float32)
7 node2 = tf.constant([[4.0, 1.0], [5.0, 2.5]], tf.float32)
8 # 定义加法运算
9 node3 = tf.add(node1, node2)
10 # 输出为一个tensor， shape=(2, 2) 即 两行两列，shape为张量的维度信息
11 print("********** node1 is ***********")
12 print(node1)
13 print("********** node3 is ***********")
14 print(node3)
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16 # 输出运算结果Tensor的值
17 print("通过 numpy() 方法输出Tensor的值：")
18 print(node3.numpy())
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20 # scalar == 标量，vector == 向量，张量 == Tensor
21 scalar = tf.constant(100)
22 vector = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
23 matrix = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
24 cube_matrix = tf.constant([[[1], [2], [3]], [[4], [5], [6]], [[7], [8], [9]]])
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26 print("*******scalar == 标量，vector == 向量，张量 == Tensor******")
27 print(scalar.shape)
28 print(vector.shape)
29 print(matrix.shape)
30 print(cube_matrix.get_shape())
31 print(cube_matrix.numpy()[1, 2, 0]) # 按下标获取指定位置的元素
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33 a = tf.constant([1, 2])
34 b = tf.constant([2.0, 3.0])
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36 a = tf.cast(a, tf.float32)
37 result = tf.add(a, b)
38 print("result a+b is: ", result)
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40 # 创建在运行过程中不会改变的单元,常量constant,在创建常量时，只有value值是必填的，dtype等参数可以缺省
41 # tf.constant(
42 # value,
43 # dtype=None,
44 # shape=None,
45 # name='Tao'
46 # )
47 com1 = tf.constant([1, 2])
48 com2 = tf.constant([3, 4], tf.float32)
49 com3 = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6], shape=[2, 3]) # 若shape参数被设值，则会做相应的reshape操作
50 print("com3 is: ", com3)
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52 # 创建在运行过程中值可以被改变的单元, 变量Variable
53 # tf.Variable(
54 # initial_value,
55 # dtype=None,
56 # shape=Node,
57 # trainable=True, 是否被自动优化
58 # name='Variable'
59 # )
60 v1 = tf.Variable([1, 2])
61 v2 = tf.Variable([3, 4], tf.float32) # 变量的dtype是根据初始值确定的，此处设置了但是dtype仍未int32
62 print("Variable v1 is: ", v1)
63 print("Variable v2 is: ", v2)
64 # 变量赋值语句 assign()
65 v3 = tf.Variable(5)
66 v3.assign(v3 + 1)
67 print("v3 is: ", v3)
68 v3.assign_add(1)
69 v3.assign_sub(2)
70 print("v3 now is: ", v3)
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72 # Tensorflow2把Tensorflow1中的所有API整理到2中的tensorflow.compat.v1包下
73 # 在版本2中执行1的代码，可做如下修改：
74 # 1、导入Tensorflow时使用 import tensorflow.compat.v1 as tf 代替 import tensorflow as tf
75 # 2、执行tf.disable_eager_execution() 禁用Tensorflow2默认的即使执行模式
二、运行结果
人生若只如初见
何事秋风悲画扇
