OpenCv+Tensorflow-01 常量与变量

本文探讨了计算机视觉领域中OpenCV与TensorFlow的结合使用,深入解析了TensorFlow的核心概念,包括张量和计算图,并通过示例代码展示了如何在OpenCV项目中集成TensorFlow,实现图像处理和深度学习任务。

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计算机视觉中,Tensorflow也是很重要的。下面我开始记录OpenCv+Tensorflow的学习记录。
Tensorflow的实质是:tensor张量+graphs计算图

而张量是TensorFlow最核心的组件,所有运算和优化都是基于张量进行的。

基本使用:
将计算流程表示成图;

通过Sessions来执行图计算;

将数据表示为tensors;

使用Variables来保持状态信息;

分别使用feeds和fetches来填充数据和抓取任意的操作结果;

参考文章:https://blog.youkuaiyun.com/piaoxuezhong/article/details/78897769

import cv2 as cv
import tensorflow as tf

#tensorflow的实质是:tensor张量+graphs计算图


data1=tf.constant(2.5)  #常量
'''或者常量定义成:
data1 = tf.constant(2.5, dtype=tf.float32)
'''

data2=tf.Variable(10,name="var")  #变量,tf.Variable(initializer,name),initializer是初始化参数,name是可自定义的变量名称

print(data1)  #打印出来的第一个值是数据,第二个是维度,第三个是数据类型
print(data2)  #一个变量
print("-------------------------------------------------")


sess=tf.Session()
init=tf.global_variables_initializer()  #初始化变量
sess.run(init) #因为有变量,所以需要先跑一下初始化变量
sess.close()  #使用完毕后需要关闭
print(sess.run(data1))
print(sess.run(data2))


'''不想使用sess.close()的话,也可以使用下面代码:

with sess:
    init=tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init)
    print(sess.run(data1))
    print(sess.run(data2))

'''

结果:
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