3、TensorFlow基础入门

TensorFlow基础入门

1. 运行模型与输出结果

在初始化变量之后，我们可以运行模型并给出 x = [1, 2, 3, 4] 时的输出：

print('run(y,{x:[1,2,3,4]}) : ',tfs.run(y,{x:[1,2,3,4]}))

运行上述代码，我们会得到如下输出：

run(y,{x:[1,2,3,4]}) :  [ 0.          0.30000001  0.60000002  0.90000004]

2. 利用库函数生成张量

张量也可以通过各种 TensorFlow 函数生成。这些生成的张量可以赋值给常量或变量，或者在初始化时提供给它们的构造函数。

例如，以下代码生成一个包含 100 个零的向量并打印它：

a=tf.zeros((100,))
print(tfs.run(a))

TensorFlow 提供了不同类型的函数，用于在定义张量时填充张量元素，主要有以下几种方式：
- 用相同的值填充所有元素
- 用序列填充元素
- 用随机概率分布（如正态分布或均匀分布）填充元素

2.1 用相同的值填充张量元素

以下表格列出了一些用于将张量的所有元素填充为相同值的张量生成库函数：