1.tf.Variable([[1, 2]]) # 创建一个变量
参数说明:[[1, 2]] 表示输入的数据, 为一行二列的数据
2.tf.global_variables_initializer() 进行变量全局的初始化操作
参数说明: 如果代码中存在变量, 那么一定需要进行初始化操作
3.tf.matmul(w, x) # 进行数据的点乘操作
参数说明: w,x 表示需要进行点乘的矩阵
4.sess = tf.Session() 执行操作的函数
参数说明: 通常使用 sess.run() 进行参数的执行操作
代码:
第一步: 使用 tf.Variable() 构造两个变量
第二步: 使用 tf.matmul() 对两个变量进行点乘操作
第三步: 使用 tf.global_variable_initializer() 构造初始化变量 init
第四步: 构造 tf.Session() 等于 sess, 执行函数
第五步: 使用 sess.run 执行初始化操作, 同时执行 y, 进行点乘操作, 打印结果
- import tensorflow as tf
- # 第一步: 创建两个变量
- w = tf.Variable([[1.0, 0.5]])
- x = tf.Variable([[2.0], [2.0]])
- # 第二步: 使用 tf.matmul 进行点乘操作
- y = tf.matmul(w, x)
- # 第三步: 对于变量必须要进行初始化操作
- init = tf.global_variables_initializer()
- # 第四步: 使用 tf.Session() 构造执行函数
- with tf.Session() as sess:
- # 第五步: 执行变量初始化和点乘操作, 并进行打印
- sess.run(init)
- print(y.eval())
- print(sess.run(y))
代码输出结果
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-2985418.html