OpenCV+python计算机视觉图像处理——P12 常量变量定义_opencv里面变量怎么定义-优快云博客

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https://www.bilibili.com/video/BV1QJ411W7SS?p=12&spm_id_from=pageDriver

P12 学习笔记

一语句及说明

1 定义一个常量和一个变量

import tensorflow as tf
data1 = tf.constant(2.5) 
data2 = tf.Variable(10, name = 'var')

(1) 每句分析

第一句是引入tensorflow模块
引入tensorflow 模块，并用tf来作为tensorflow的简写
import tensorflow as tf
第二句是定义一个数值为2.5(浮点型)的常量
data1 = tf.constant(2.5)
第三局是定义一个数值为10，名为var的变量
data2 = tf.Variable(10, name = ‘var’)

(2) 运行结果

在这里插入图片描述可以看到，运行print之后，并没有把数据内容打印出来，而是打印了数据的描述信息，如下所示
tf.Tensor(2.5, shape=(), dtype=float32)
<tf.Variable ‘var:0’ shape=() dtype=int32, numpy=10>
第一行描述的是data1的信息，tensor描述的是一个张量，shape描述的是维度，float32表明当前的数据类型。
第二行描述的data2的信息，tf.Variable表示这是一个变量，int32表示它是一个32位的int类型。

2 打印data1和data2

(1) 代码

import tensorflow as tf
data1 = tf.constant(2.5)
data2 = tf.Variable(10, name = 'var')
tf.print(data1)
tf.print(data2)

(2) 结果展示

在这里插入图片描述

3 定义数据基础类型

(1) 定义定点型数据 data3 的代码

import tensorflow as tf
data1 = tf.constant(2.5)  # 定义了一个数值为2.5的常量，2.5是一个浮点型常量
data2 = tf.Variable(10, name = 'var') #定义了一个数值为10，字为var的变量
data3 = tf.constant(2, dtype = tf.int32)
print(data1)
print(data2)
print(data3)
tf.print(data1)
tf.print(data2)
tf.print(data3)

(2) 结果展示

4 变量的初始化

参考链接
https://blog.youkuaiyun.com/xuefengyang666/article/details/105430538/

(1) 视频中的error

在这里插入图片描述

(2)解决办法

import tensorflow as tf
data1 = tf.constant(2.5)  # 定义了一个数值为2.5的常量，2.5是一个浮点型常量
data2 = tf.Variable(10, name = 'var') #定义了一个数值为10，字为var的变量
data3 = tf.constant(2, dtype = tf.int32)
print(data1)
print(data2)
print(data3)

# 由于data2是一个变量，需要进行变量的初始化
init = tf.global_variables_initializer()
tf.print(data1)
tf.print(data2)
tf.print(data3)

结果展示
在这里插入图片描述看，又出错了吧，又是因为版本不同，出错了，暂时不解决，留着。

二遇到的问题

TensorFlow2.x和PyTorch已经很像了，可以直接输出Tensor的值，不用sess.run()了，很直观。

1 由于tensorflow2.X 和 tensorflow1.X 版本不同，引起的报错

(1) 在tensorflow2.0以前的版本中，输出需要调用Session模块，如下所示

import tensorflow as tf
data1 = tf.constant(2.5)
data2 = tf.Variable(10, name = 'var')
sess = tf.Session()
print(sess.run(data1))
print(sess.run(data2))

(2) 在tensorflow2.X版本中，如果还想使用Session模板，则需要使用兼容V1版本的语句，如下所示

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
data1 = tf.constant(2.5)
data2 = tf.Variable(10, name = 'var')
sess= tf.compat.v1.Session()
print(sess.run(data1))
# print(sess.run(data2))  # 运行这句就出错，不知道为什么

结果如下所示
在这里插入图片描述为什么会出错呢？？？奇了怪了。。

(3)在tensorflow2.X版本中不使用Session模块进行打印

import tensorflow as tf
data1 = tf.constant(2.5)
data2 = tf.Variable(10, name = 'var')
tf.print(data1)
tf.print(data2)

结果如下所示
在这里插入图片描述

2 引用tensorflow模块后，tab键无法完成代码补全的功能

(1) 问题

这里出现了一个问题，引入tensorflow模块后，按tab键不能完成代码补全的功能。

(2) 解决办法

打开prompt终端，在里面输入以下命令
pip install jedi==0.17.2
将jedi版本从0.18.0降至0.17.2
问题其实并没有解决，但是能出现一些代码用于补全，以后解决了再写吧。
参考链接
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44002829/article/details/114985176
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