TensorFlow的一些基本概念

2017-12-18 19:15:50 December Monday the 51 week, the 352 day
TensorFlow就是以张量（Tensor）在计算图（Graph）上流动（Flow）的方式的实现和执行机器学习算法的框架
TensorFlow基本使用在介绍样例之前，我们先介绍一下TensorFlow的一些基本概念1.placehoder（占位符）
tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)
Args:dtype: The type of elements in the tensor to be fed.shape: The shape of the tensor to be fed (optional). If the shape is not specified, you can feed a tensor of any shape.name: A name for the operation (optional).dytpe:占位符的数据类型
shape:占位符的纬度，例如[2,2]代表2x2的二维矩阵，None可以代表任意维度，例如[None,2]则代表任意行数，2列的二维矩阵
name:占位符的名字变量在定义时要初始化，但可能有些变量我们一开始定义的时候并不一定知道该变量的值，只有当真正开始运行程序的时候才由外部输入，
比如我们需要训练的数据，所以就用占位符来占个位置，告诉TensorFlow，等到真正运行的时候再通过输入数据赋值。
例如x = tf.placeholder(tf.float32, [2, 2])就是生成了一个2x2的二维矩阵，矩阵中每个元素的类型都是tf.float32（也就是浮点型）。有时候定义需要训练的参数时候，会定义一个[input_size,output_size]大小的矩阵，其中input_size数输入数据的维度，output_size是输出数据的维度2.Variable（变量）官方说明 有些长，我就不引用啦，这里介绍一个简单的用法，有一点变量在声明的时候要有一个初始值
x = tf.Variable(tf.zeros([2,2])) # 声明一个2x2的矩阵，并将矩阵中的所有元素的值赋为0，默认每个元素都是tf.float32类型的数据
y = tf.Variable(1.0, tf.float32) # 声明一个tf.float32的变量，并将初始值设为1.0我们一般还需要运行下global_variables_initializer真正在TensorFlow的Session中初始化所有变量，后面的样例中也会有体现。3.Constant（常量）官方说明 同样不引用啦，这里介绍一个简单的用法
x = tf.constant(3.0, tf.float32) # 定义一个值为3.0的浮点型常量4.Session（会话）TensorFlow所有的操作都必须在Session中运行，才能真正起作用，可以将Session当作TensorFlow运行的环境，Session运行完需要close～
#用close()关闭
sess = tf.Session()
sess.run(...)
sess.close()#使用with..as..语句关闭
with tf.Session() as sess:sess.run(...)5.简单使用我们介绍下3+5应该如何在TensorFlow中实现
import tensorflow as tfx = tf.Variable(3, tf.int16) // 声明一个整型变量3
y = tf.Variable(5, tf.int16) // 声明一个整型变量5
z = tf.add(x,y) // z = x + y
init = tf.global_variables_initializer() // 初始化变量的操作
with tf.Session() as sess:sess.run(init)  // 在Session中初始化变量print(sess.run(z)) // 输出计算出的z值

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