这篇文章主要讲TensorFlow中的Session的用法以及Variable。
Session会话控制
Session是TensorFlow为了控制和输出文件的执行语句,运行session.run()就能获得运算结果或者部分运算结果。我们在这里使用一个简单的矩阵相乘的例子来解释Session的两个用法。
首先我们要加载TensorFlow并建立两个矩阵以及两个矩阵所做的运算。这里我们建立一个一行两列的matrix1和一个两行一列的matrix2,让它们做矩阵的乘法。tf.matmul相当于numpy中的dot方法,都是做矩阵的product。
import tensorflow as tf matrix1 = tf.constant([[2, 2]]) matrix2 = tf.constant([[2], [2]]) product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
接下来我们使用第一种会话控制Session来激活product并得到计算结果:
sess = tf.Session() result = sess.run(product) print(result) sess.close()
运行结果为:[[8]]
还有另外一种Session的打开模式同样可以激活product:
with tf.Session() as sess: result2 = sess.run(product) print(result2)
运行结果同样是[[8]]。在这里我们不需要我们单独做sess.close()的操作。
variable变量
与python的变量不同,在TensorFlow中如果我们要定义一个变量,必须使用tf.Variable()来定义它才是个变量,括号中可以包含的参数有变量的值,变量的名称等。这里我们用一个简单的加法运算来解释变量的用法。
首先导入tensorflow并定义变量state, 常量one,以及运算方法tf.add, tf.assign
import tensorflow as tf state = tf.Variable(0, name='counter') # 输出变量名 print(state.name) one = tf.constant(1) new_value = tf.add(state, one) # 将new_value加载到state里面,这时state的值就是new_value update = tf.assign(state, new_value)
我们可以将变量打印出来得到变量的信息:
init = tf.global_variables_initializer()
接下来我们就要用Session来将变量激活进行运算,并打印出state的结果:
with tf.Session() as sess: sess.run(init) for _ in range(3): sess.run(update) print(sess.run(state))
这里我们让update运行3次,也就是做3次加法,运行结果为:
以上这篇TensorFlow Session会话控制&Variable变量详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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