【TensorFlow】从入门到不会

Chapter3

4.TensorFlow实现神经网络

1. 常量

import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a")
b = tf.constant([2.0, 3.0], name="b")
result=tf.add(a,b,'add')

sess = tf.InteractiveSession ()
print(a.eval())
print(b.eval())
print(result.eval())
sess.close()

sess = tf.Session ()
print(result.eval(session=sess))
print(sess.run(result))
sess.close()

a和b都是常量，在会话中可以直接取出他们的值

2. 变量

import tensorflow as tf
weights = tf.Variable(initial_value=[1,2])
print(sess.run(weights.initializer))
#None，初始化，做的事就是计算[1,2]，然后赋给weights
print(weights.eval())
#数字，获取weights里的值
print(sess.run(weights.initial_value))
#重新计算initial_value，也就是[1,2]这个成员变量，这不是weights里的值，尽管他们大小相同，但这是不同的东西

import tensorflow as tf
#initial_value也可以是生成器
weights = tf.Variable(initial_value=tf.random_normal([2, 3], stddev=2))
print(sess.run(weights.initializer))
#None，初始化，做的事就是计算tf.random_normal([2, 3], stddev=2)，然后把值赋给weights
print(weights.eval())
#数字，获取weights里的值
print(sess.run(weights.initial_value))
#计算initial_value，也就是tf.random_normal([2, 3], stddev=2)这个成员变量
#所以sess.run(weights.initial_value)就是sess.run(tf.random_normal([2, 3], stddev=2))，是运算tf.random_normal([2, 3], stddev=2)这个tensor，所以他产生的值和weights里其实没什么关系