HIMOJITO的博客

一、张量 1 tensorflow中所有的数据都是用张量来表示的 2 张量可以简单的理解为多维数组： 0阶张量=标量（scalar）=1个数 1阶张量=向量（vector）=1维数组 n阶张量=n维数组 3 张量没有保存数字，保存的是计算过程 4 张量的属性 Tensor(“Add:0”, shape=(), dtype=float32) 名字（name）=> Add是节点名称，0是来自节点的第几个输出 形状（shape）=> 张量的维度信息，shape=()=标量，shape=(n,)=

1 tensorflow输出“hello world” 两点要注意： ①想要查看hello运算的结果，需要先执行对话：sess=tf.Session，S必须大写 ②输出结果前面的 b 表示字节文字（表tensorflow中的字符串） 代码如下： 输入代码： import tensorflow as tf #创建常值运算 hello=tf.constant(“hello,world!”) #创建TF对话 sess=tf.Session() print(sess.run(hello)) 输出结果： b’hell

1.打开网址，清华大学开源软件镜像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ 2.找到对应版本点击即下载，在这里我下载的是4.2.0的64位版本（我是win10系统） 3.下载后按指引安装即可 4.安装完成后，可以在开始菜单看到对应选项，我们接着需要在Anaconda中安装TensorFlow ，为了避免从国外下载速度过慢的问题，我们先在Anaconda修改国内镜像源： ①首先，打开Anaconda Prompt窗口，执行命令： conda config --add