“基本使用”的版本间的差异
来自软件实验室
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#init1 = tf.initialize_all_variables() | #init1 = tf.initialize_all_variables() | ||
init2 = tf.global_variables_initializer()</nowiki> | init2 = tf.global_variables_initializer()</nowiki> | ||
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| + | 4:Session 会话控制 | ||
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| + | 上面定义初始化后，必须放在Session中激活才能使用，类似于Hibernate中的Session,怎么激活呢？ | ||
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| + | #两种都可以 | ||
| + | #sess = tf.Session() | ||
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| + | with tf.Session() as sess: | ||
| + | sess.run(init2) | ||
| + | result2 = sess.run(new_value) | ||
| + | print(result2) | ||
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2017年1月9日 (一) 20:12的版本
1：图的概念 在tensorflow程序中，使用图来表示计算任务，图中的节点就是op，一个程序一般有连个阶段，一是构建阶段，二是执行阶段。构建阶段就是构建基本的模型，op在图中被定义好，执行阶段就是对模型进行反复的训练，就是op在图中进行训练。
简单点说就是建模的过程和训练模型的过程。
2：Variable变量
定义如下：
import tensorflow as tf number = tf.Variable(1,name="number") #定义一个常量 one = tf.constant(1) #加起来 new_value = tf.add(number,one) #更新 update = tf.assign(number,new_value)
这时候运行是没有结果的，需要进行下面的步骤
3：初始化
# init '''下面两种方式都可以，推荐使用init2''' #init1 = tf.initialize_all_variables() init2 = tf.global_variables_initializer()
4:Session 会话控制
上面定义初始化后，必须放在Session中激活才能使用，类似于Hibernate中的Session,怎么激活呢？
## method 1
#两种都可以
#sess = tf.Session()
#sess.run(init2)
#result = sess.run(new_value)
#print(result)
#sess.close()
# method 2
with tf.Session() as sess:
sess.run(init2)
result2 = sess.run(new_value)
print(result2)
