5、TensorFlow 基础操作与实践指南

TensorFlow 基础操作与实践指南

1. 使用会话执行操作

会话是软件系统的一种环境，它描述了代码行应该如何运行。在 TensorFlow 中，会话设定了硬件设备（如 CPU 和 GPU）之间的通信方式。这样一来，你可以设计机器学习算法，而无需担心对运行它的硬件进行微观管理。而且，你可以在不更改机器学习代码的情况下配置会话来改变其行为。

要执行操作并获取其计算值，TensorFlow 需要一个会话。只有注册的会话才能填充 Tensor 对象的值。以下是使用会话的示例代码：

import tensorflow as tf
x = tf.constant([[1., 2.]])   
neg_op = tf.negative(x)      
with tf.Session() as sess:       
    result = sess.run(neg_op)    
print(result)   

每个 Tensor 对象都有一个 eval() 函数来评估定义其值的数学运算。但 eval() 函数需要定义一个会话对象，以便库理解如何最好地使用底层硬件。在上述代码中， sess.run(…) 等同于在会话上下文中调用 Tensor 的 eval() 函数。

当你通过交互式环境（用于调试或演示目的）运行 TensorFlow 代码时，以交互模式创建会话通常更容易，在这种模式下，会话隐式地成为任何 eval()