柳清风的博客

tensorflow学习之基础语法

模块的引入

import tensorflow as tf
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常量的定义

data1 = tf.constant(2.5)
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变量的定义

data2 = tf.Variable(10,name="var")
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session的定义和执行

tensorflow中所有的操作都在session中进行

sess = tf.Session()
print(sess.run(data1))
//变量需要初始化，不然会报异常
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
print(sess.run(data2))
//关闭session
sess.close()
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tensorflow实质

  1. 张量tensor和计算图grahps，张量表示的是数据，op代表操作，grahps代表运算图。

常量、变量的四则运算

import tensorflow as tf
data1 = tf.constant(12)
data2 = tf.constant(24)
dataadd = tf.add(data1,data2)
datamul = tf.multiply(data1,data2)
datasub= tf.subtract(data1,data2)
datadiv = tf.div(data1,data2)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(dataadd))
    print(sess.run(datamul))
    print(sess.run(datasub))
    print(sess.run(datadiv))
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numpy模块

matplotlib模块

折线图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
y = np.array([3,5,7,6,2,6,10,15])
plt.plot(x,y,'r')
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柱状图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
# y = np.array([3,5,7,6,2,6,10,15])
# plt.plot(x,y,'r')
x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
y = np.array([3,5,7,6,2,6,10,15])
plt.bar(x,y,0.5,alpha=1,color="b")
plt.show()
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