tensorflow框架

基于Tensorflow的NN：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。

张量（tensor）:多维数组（列表）阶：张量的维数；

维数	阶	名字	例子
0-D	0	标量 scalar	s=1 2 31
1-D	1	向量 vector	v=[1,2,3]
2-D	2	矩阵 matrix	m=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
n-D	n	张量 tensor	t=[[.....

数据类型： tf.float32 tf.in32 ...

import tensorflow as tfa=tf.constant([1.0,2.0])
b=tf.constant([3.0,4.0])result=a+b
print(result)

结果：Tensor("add_5:0", shape=(2,), dtype=float32)

add_5:0	节点名：第0个输出
shape=(2,)	维度：一维数组，长度2
dtype=float32	数据类型

tf.constant():表示定义常量；
计算图（Graph）：搭建神经网络计算过程，只搭建，不运算。
y=XW

=x1*w1+x2*w2

import tensorflow as tfx=tf.constant([[1.0,2.0]])
w=tf.constant([[3.0],[4.0]])y=tf.matmul(x,w)
print(y)with tf.Session() as sess:print(sess.run(y))

Tensor("MatMul:0", shape=(1, 1), dtype=float32)

会话（Session）：执行计算图中的节点运算。

with tf.Session() as sess:print(sess.run(y))

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