tensorflow小知识

最新推荐文章于 2021-11-12 16:17:43 发布

qq_30339595

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本文介绍如何使用TensorFlow的matrix_solve函数解决线性方程组问题，并给出具体示例。此外，还详细解释了在生产环境中如何利用ops.reset_default_graph()来清理并重置TensorFlow的默认Graph，确保每次会话后的Graph状态干净。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

f.matrix_solve(matrix, rhs, adjoint=None, name=None)
功能：求线性方程组，matrix*X=rhs。
输入：adjoint:是否对matrix转置。
例：
a = tf.constant([2, -2, -2, 5],shape=[2,2],dtype=tf.float64)
RHS=tf.constant([3,10],shape=[2,1],dtype=tf.float64)
z=tf.matrix_solve(a,RHS)

z==>[[5.83333333]
[4.33333333]]

关于 ops.reset_default_graph() 的运用

tensorflow 在生产环境下，需要将 default graph 重新初始化，以保证内存中没有其他的 Graph，或者说我们需要在每个session之后清理相应的 Graph。具体的代码如下：

from tensorflow.python.framework import ops

ops.reset_default_graph()