Tensorflow 学习之二

TensorFlow核心程序看作由两个不连续的部分组成：

• 构建计算图。
• 运行计算图。

构建计算图：

import tensorflow as tf

list1 = [[3.0,3.0]]

list2 = [[2.0],[2.0]]

matrix1 = tf.constant(list1)

matrix2 = tf.constant(list2)

product =  tf.matmul(matrix1 , matrix2 )

为了初始化TensorFlow程序中的所有变量，必须显式调用一个特殊的操作，如下所示：

init = tf.global_variables_initializer()

现在构建图并初始化了所有变量，下一步是评估节点，您必须在会话中运行计算图。会话封装了TensorFlow运行时的控制和状态。

下面的代码创建一个Session对象，然后调用它的run方法来运行计算图来评估product 

with tf.Session() as sess:

　　sess.run(init)

　　print(sess.run([product]))

结果：[array([[ 12.]], dtype=float32)]

上面的代码将list转化为矩阵，然后矩阵乘法，然后打印矩阵。如果不按照上面创建Session对象，运行计算图的画，直接打印product的结果如下

<tf.Tensor 'MatMul_3:0' shape=(1, 1) dtype=float32>

直接打印是看不到矩阵的内容的。

注：参考https://vimsky.com/article/3675.html