Tensorflow学习教程------变量

本文通过使用TensorFlow进行简单的数学运算示例介绍其基本用法,包括变量定义、常量使用、算术运算及自增操作等。此外,还展示了如何在会话中运行这些操作并获取结果。

  代码

#coding:utf-8
import tensorflow as tf

x = tf.Variable([1,2])
a = tf.constant([3,3])
#增加一个减法op
sub = tf.subtract(x,a)
#增加一个加法op
add = tf.add(x,sub)
#有变量 一定要初始化 初始化所有的变量
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run(sub))
    print(sess.run(add))

#自加操作
#创建一个变量初始化为0
state = tf.Variable(0,name='counter')
#创建一个op 作用是使state加1
new_value = tf.add(state,1)
#赋值操作  将new_value赋值给state
update = tf.assign(state,new_value)
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print (sess.run(state))
    for _ in range(5):
        sess.run(update)
        print (sess.run(state))

  结果

name: GeForce GTX 1080 Ti
major: 6 minor: 1 memoryClockRate (GHz) 1.582
pciBusID 0000:03:00.0
Total memory: 10.91GiB
Free memory: 10.18GiB
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:906] DMA: 0 
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:916] 0:   Y 
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:975] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 1080 Ti, pci bus id: 0000:03:00.0)
[-2 -1]
[-1  1]
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:975] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 1080 Ti, pci bus id: 0000:03:00.0)
0
1
2
3
4
5

 

转载于:https://www.cnblogs.com/cnugis/p/7634546.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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