《智能系统与技术丛书 生成对抗网络入门指南》—2.2.2TensorFlow使用入门

2.2.2　TensorFlow使用入门

       这里初步带大家看一下TensorFlow是如何使用的，不会涉及很完整的内容，具体的教程可以查看官方文档。

       首先写一个最简单的Hello World，由于TensorFlow中所有的数据都记为Tensor，所以这里需要使用tf的常数变量。使用Session来提供运行环境以用于TensorFlow的图计算，否则程序不会执行运算。

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

        接着我们来看一下TensorFlow如何处理数值类数据的计算操作，与上面一样，这里的加法和乘法都需要在Session中进行计算。

import tensorflow as tf

a = tf.constant(2)

b = tf.constant(3)

with tf.Session() as sess:

    print sess.run(a)

    print sess.run(b)

    print sess.run(a+b)

    print sess.run(a*b)

         也可以使用TensorFlow中的placeholder设置变量来进行计算，如下所示。最后在Session中运行时使用feed参数来进行赋值运算。

import tensorflow as tf

a = tf.placeholder(tf.int16)

b = tf.placeholder(tf.int16)

add = tf.add(a, b)

mul = tf.multiply(a, b)

with tf.Session() as sess:

    print sess.run(add, feed_dict={a: 2, b: 3})

    print sess.run(mul, feed_dict={a: 2, b: 3})

          TensorFlow可以很方便地进行矩阵计算，下面的代码是计算矩阵的乘法。

import tensorflow as tf

matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])

matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])

with tf.Session() as sess:

    result = sess.run(product)

    print result