【机器学习入门笔记7：TensorFlow常量变量的定义】20190210

2019-02-10 by 崔斐然

学习过程： #基础语法 #API调用 #原理

#高级语言一般都有基础数据类型运算符流程字典数组元组

import  tensorflow as tfdata1 = tf.constant(2.5) # 定义一个常量
data2 = tf.Variable(10, name='var')  # 定义一个变量
print(data1)
print(data2)

运行结果：

#Tensor 是一个张量, Const 表示常数 shape 表示维度，dtype表示数据类型

# Variable表示变量，维度，int32位型

Tensor("Const:0", shape=(), dtype=float32)
<tf.Variable 'var:0' shape=() dtype=int32_ref>

TensorFlow中所有的参数都要通过回话来执行所以可以定义一个session，

sess=tf.Session()print(sess.run(data1))

这样就是打印出了2.5

如果想定义定点型数据可以这样：data2 = tf.constant(2,dtype=tf.int32)

如果想打印data2: 初始化data2：

init = tf.global_variables_initializer()sess.run(init)print(sess.run(data2))

import os
import tensorflow as tf
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'data1 = tf.constant(2.5) # 定义一个常亮
data2 = tf.Variable(10, name='var')  # 定义一个变量
print(data1)
print(data2)sess = tf.Session()
print(sess.run(data1))init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
print(sess.run(data2))

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