技术标签： Tensorflow
import numpy as np
import tensorflow as tf
#g1 相当于画布
g1 = tf.Graph()
#作为创建会话的默认图g1
with g1.as_default():
c1 = tf.constant([1.0])
# 要执行程序前必须打印变量，必须先创建一个会话
with tf.Session() as sess:
result = sess.run(c1)
print(result)
g2 = tf.Graph()
with g2.as_default():
c2 = tf.constant([2.0])
with tf.Session() as sess:
result = sess.run(c2)
print(result)
#图必须在会话中启动，session会话的节点op分发到CPU或GPU设备上，同时提供op操作这些方法执行后将产生的张量返回
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.Variable([1.0,2.0,3.0])
a = tf.constant([3.0,4.0,5.0])
x.initializer.run()
sub = tf.subtract(x, a)
print(sub.eval())
变量0 name ‘counter’ 常量 1 循环5次 并打印值
a = tf.Variable(0,name = 'counter')
b = tf.constant(1) new = tf.add(a, b) update = tf.assign(a, new)
init_op = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess:
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