深度学习笔记——tensorflow的使用

最新推荐文章于 2025-04-28 00:15:01 发布

Code进阶狼人

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分类专栏： Python机器学习与深度学习文章标签：深度学习

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本文详细介绍了使用TensorFlow进行基本操作的方法，包括常数、占位符、会话和操作的使用，以及如何通过矩阵乘法进行数据处理。通过实例演示了如何创建和运行会话，执行加减乘除等数学运算。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

tensorflow的安装就不用多说了
直接pip install tensorflow=版本号
或者直接在VSCode终端conda install tensorflow可以快速安装最新版tensorflow

接下来我们来学习一些tensorflow的基本操作

Constant (常数)

import tensorflow as tf
x = tf.constant(100)
x
type(x)

<tf.Tensor ‘Const_3:0’ shape=() dtype=int32>
tensorflow.python.framework.ops.Tensor

Session (会话)

sess = tf.Session()
sess.run(x)

100

type(sess.run(x))

numpy.int32

Operation (操作)

x = tf.constant(2)
y = tf.constant(3)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(x+y))
    print(sess.run(x-y))
    print(sess.run(x*y))
    print(sess.run(x/y))

Placeholder (占位符)

x = tf.placeholder(tf.int32)
y = tf.placeholder(tf.int32)
x
type(x)

<tf.Tensor ‘Placeholder:0’ shape= dtype=int32>
tensorflow.python.framework.ops.Tensor

定义操作

add = tf.add(x,y)
sub = tf.subtract(x,y)
mul = tf.multiply(x,y)
d = {x:20,y:30}
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(add,feed_dict=d))
    print(sess.run(sub,feed_dict=d))
    print(sess.run(mul,feed_dict=d))

50
-10
600

import numpy as np
a = np.array([[5.0,5.0]])
b = np.array([[2.0],[2.0]])
a
a.shape
b
b.shape

array([[5., 5.]])
(1, 2)
array([[2.],
[2.]])
(2, 1)

矩阵乗积

mat1 = tf.constant(a)
mat2 = tf.constant(b)
matrix_multi = tf.matmul(mat1,mat2)
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(matrix_multi)
    print(result)

[[20.]]