P48 会话的run()方法

 

 

 

import tensorflow as tf

#创建一张图包含了一组op和tensor,上下文环境

#g=tf.Graph()
#print(g) #当创建了新的图后，又分配了新的内存
#with g.as_default():
#    c=tf.constant(12.0)
 #   print(c.graph) #当创建了新的图后，又分配了新的内存



#实现一个加法运算
a=tf.constant(5.0)
b=tf.constant(6.0)
sum1=tf.add(a,b)
#图的定义，默认的这张图，相当于是给程序分配一段内存
graph=tf.get_default_graph()
#图的打印
#print(graph)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run([a,b,sum1]))
    #print(a.graph)
    #print(sum1.graph)
    #print(sess.graph)

运行结果：

[5.0, 6.0, 11.0]

注解：

• 可以运行多个变量(张量)

import tensorflow as tf

#实现一个加法运算
a=tf.constant(5.0)
b=tf.constant(6.0)
sum1=tf.add(a,b)
#图的定义，默认的这张图，相当于是给程序分配一段内存
graph=tf.get_default_graph()

var1=7.8
var2=9.3
sum2=var1+var2

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(sum2))

运行结果：

TypeError: Fetch argument 17.1 has invalid type <class 'float'>, must be a string or Tensor. (Can not convert a float into a Tensor or Operation.)

注解：

• python变量是不能运行的。

import tensorflow as tf

#实现一个加法运算
a=tf.constant(5.0)
b=tf.constant(6.0)
sum1=tf.add(a,b)
#图的定义，默认的这张图，相当于是给程序分配一段内存
graph=tf.get_default_graph()

var1=7.8
var2=9.3
sum2=a+var2

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(sum2))

运行结果：

14.3

注解：

• 一个Python变量和一个tensor张量相加是可以的，此时"+"号被tensorflow重载了。

 

 

 

import tensorflow as tf

#实现一个加法运算
a=tf.constant(5.0)
b=tf.constant(6.0)
sum1=tf.add(a,b)
#图的定义，默认的这张图，相当于是给程序分配一段内存
graph=tf.get_default_graph()

#训练一个网络模型的时候，
#实时的提供数据进行训练

#placeholder是一个占位符，在程序运行时提供数据
plt=tf.placeholder(tf.float32,[2,3])  #也是一个op（操作、运算），只是占位，没有具体的数据，在sess.run()运行的时候提供数据
#[2,3]代表将填充一个2行3列的数据


with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(plt,feed_dict={plt:[[1,2,3],[4,5,6]]}))

运行结果：

 

 

注解：
feed_dict={}并不是每次都用得到，一般实时训练的时候能用到。

import tensorflow as tf

#实现一个加法运算
a=tf.constant(5.0)
b=tf.constant(6.0)
sum1=tf.add(a,b)
#图的定义，默认的这张图，相当于是给程序分配一段内存
graph=tf.get_default_graph()

#训练一个网络模型的时候，
#实时的提供数据进行训练

#placeholder是一个占位符，在程序运行时提供数据
plt=tf.placeholder(tf.float32,[None,3])  #也是一个op（操作、运算），只是占位，没有具体的数据，在sess.run()运行的时候提供数据
#[2,3]代表将填充一个2行3列的数据
#[None,3]代表训练的时候，样本数可能不固定
print(plt)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(plt,feed_dict={plt:[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[9,11,88]]}))

运行结果：

Tensor("Placeholder:0", shape=(?, 3), dtype=float32)

[[ 1. 2. 3.]
[ 4. 5. 6.]
[ 7. 8. 9.]
[ 9. 11. 88.]]

注解：

• 当样本数量写None，(此处特征数量写的是3，手写数字识别特征数是784)的时候，feed_dict={}中的样本数量就可以是任意的了，可以随意输入多少个样本数都是行的。