TensorFlow实战 阅读笔记

一、基础知识

tf.Variable()   创建张量（tensor）或称为变量,tensorflow中计算必须通过该函数转换成张量

tf.constant()   tensorflow中创建常量的函数，但是

tf.constant(1.0, shape=[2, 3], name='a')

tf.placeholder() 不指定初始值，运行时通过feed_dict参数指定，仅仅作为一种占位符

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2), name='x_input')
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name='y_input')

with tf.Session() as sess:
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init_op)
    sess.run(train_step, feed_dict={x : X[start:end], y_: Y[start:end]})

tf.add_to_collection()  #向当前计算图中加入张量，形成一个列表
tf.get_collection()     #返回计算途中添加的张量集合
tf.add_n()              #将当前计算图中的张量相加