一、基本使用

使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:

1、使用图 (Graph) 来表示计算任务.
2、在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (Context) 中执行图.
3、使用 张量(Tensor) 表示数据.
4、通过 变量 (Variable) 维护状态.
5、使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(Arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.

1、计算图（Graph）

计算图是计算代数中的一个基础处理方法，我们可以通过一个有向图来表示一个给定的数学表达式，并可以根据图的特点快速方便对表达式中的变量进行求导。而神经网络的本质就是一个多层复合函数, 因此也可以通过一个图来表示其表达式。

本部分主要总结计算图的实现，在计算图这个有向图中，每个节点op (operation 的缩写)代表着一种特定的运算例如求和，乘积，向量乘积，平方等等… 例如求和表达式使用有向图表示为:

表达式使用有向图表示为:

但是在TensorFlow 程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段. 在构建阶段, op 的执行步骤被描述成一个图. 在执行阶段, 使用会话执行执行图中的 op.

例如, 通常在构建阶段创建一个图来表示和训练神经网络, 然后在执行阶段反复执行图中的训练 op.

2、构建图

构建图的第一步, 是创建源 op (source op). 源 op 不需要任何输入, 例如 常量 (Constant). 源 op 的输出被传递给其它 op 做运算.

Python 库中, op 构造器的返回值代表被构造出的 op 的输出, 这些返回值可以传递给其它 op 构造器作为输入.

TensorFlow Python 库有一个默认图 (default graph), op 构造器可以为其增加节点. 这个默认图对 许多程序来说已经足够用了.

Graph 类 API链接：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/framework.html#Graph

import tensorflow as tf# 创建一个常量 op, 产生一个 1x2 矩阵. 这个 op 被作为一个节点
# 加到默认图中.
#
# 构造器的返回值代表该常量 op 的返回值.
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])# 创建另外一个常量 op, 产生一个 2x1 矩阵.
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])# 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入.
# 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果.
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
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默认图现在有三个节点, 两个 constant() op, 和一个matmul() op. 为了真正进行矩阵相乘运算, 并得到矩阵乘法的 结果, 你必须在会话里启动这个图.

3、在一个会话中启动图

构造阶段完成后, 才能启动图. 启动图的第一步是创建一个 Session 对象, 如果无任何创建参数, 会话构造器将启动默认图. Session 类 API链接：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/client.html#session-management

# 启动默认图.
sess = tf.Session()# 调用 sess 的 'run()' 方法来执行矩阵乘法 op, 传入 'product' 作为该方法的参数.
# 上面提到, 'product' 代表了矩阵乘法 op 的输出, 传入它是向方法表明, 我们希望取回
# 矩阵乘法 op 的输出.
#
# 整个执行过程是自动化的, 会话负责传递 op 所需的全部输入. op 通常是并发执行的.
#
# 函数调用 'run(product)' 触发了图中三个 op (两个常量 op 和一个矩阵乘法 op) 的执行.
#
# 返回值 'result' 是一个 numpy `ndarray` 对象.
result = sess.run(product)
print (result)
# ==> [[ 12.]]# 任务完成, 关闭会话.
sess.close()
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结果：

[[12.]]
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Session 对象在使用完后需要关闭以释放资源. 除了显式调用 close 外, 也可以使用 "with" 代码块 来自动完成关闭动作.

with tf.Session() as sess:result = sess.run([product])print (result)
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结果：

[array([[12.]], dtype=float32)]
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二、常量和变量

（1）常量

data1 = tf.constant(2,dtype = tf.int32)
print(data1)
sess = tf.Session()
print(sess.run(data1))
# Tensor 是张量， shape 是维度， dtype 是数据类型 ，tf.Variable 是变量
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结果：

Tensor("Const_6:0", shape=(), dtype=int32)
2
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（2）变量

data2 = tf.Variable(10,name='var')
print(data2)
sess = tf.Session()
init = tf.global_variables_initializer()
# 如果不初始化会报错
sess.run(init)
print(sess.run(data2))
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结果：

<tf.Variable 'var_6:0' shape=() dtype=int32_ref>
10
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三、常量变量四则运算

1、常量四则运算

data3 = tf.constant(6)
data4 = tf.constant(2)
dataAdd = tf.add(data3,data4) # 加
dataSub = tf.subtract(data3,data4) # 减
dataMul = tf.multiply(data3,data4) # 乘
dataDiv = tf.divide(data3,data4) # 除
with tf.Session() as sess:print (sess.run(dataAdd))print (sess.run(dataSub))print (sess.run(dataMul))print (sess.run(dataDiv))
print('End!')
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结果：

8
4
12
3.0
End!
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2、变量四则运算

data5 = tf.constant(6)
data6 = tf.Variable(4)
dataAdd = tf.add(data5,data6) # 加
dataCopy = tf.assign(data6,dataAdd)
# 把dataAdd的运算结果，赋值到data6
dataSub = tf.subtract(data5,data6) # 减
dataMul = tf.multiply(data5,data6) # 乘
dataDiv = tf.divide(data5,data6) # 除init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:sess.run(init)print ('加：',sess.run(dataAdd))print ('减：',sess.run(dataSub))print ('乘：',sess.run(dataMul))print ('除：',sess.run(dataDiv))print ('dataCopy :',sess.run(dataCopy)) # dataAdd  = 10 print ('dataCopy.eval() :',dataCopy.eval()) # eval(expression[, globals[, locals]]) , 用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值# dataAdd + data5 = 10 + 6 = 16print ('tf.get_default_session() :',tf.get_default_session().run(dataCopy)) # dataCopy + data5 = 16 + 6 = 22
print('End!')
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结果：

加： 10
减： 2
乘： 24
除： 1.5
dataCopy : 10
dataCopy.eval() : 16
tf.get_default_session() : 22
End!
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四、矩阵基础

1、矩阵操作

例子一：

data1 = tf.placeholder(tf.float32)
data2 = tf.placeholder(tf.float32)
dataAdd = tf.add(data1,data2)
with tf.Session() as sess:print(sess.run(dataAdd,feed_dict={data1:6,data2:2}))
print('End!')
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结果：

8.0
End!
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例子二:

data3 = tf.constant([[6,6]])
data4 = tf.constant([[2],[2]])
data5 = tf.constant([[3,3]])
data6 = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print('data6.shape:',data6.shape) # 维度
with tf.Session() as sess:print('data6:',sess.run(data6)) # 打印整体print('data6[0]:',sess.run(data6[0])) # 打印第一行print('data6[1,:]:',sess.run(data6[1,:])) # 第二行print('data6[:,1]:',sess.run(data6[:,1])) # 第二列print('data6[0,1]:',sess.run(data6[0,1])) # 第一行第二列
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结果：

data6.shape: (3, 3)
data6: [[1 2 3][4 5 6][7 8 9]]
data6[0]: [1 2 3]
data6[1,:]: [4 5 6]
data6[:,1]: [2 5 8]
data6[0,1]: 2
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2、矩阵运算

（1）加法 tf.add()

通常的矩阵加法被定义在两个相同大小的矩阵。两个m×n矩阵A和B的和，标记为A+B，一样是个m×n矩阵，其内的各元素为其相对应元素相加后的值。例如：

（2）减法 tf.subtract()

也可以做矩阵的减法，只要其大小相同的话。A-B内的各元素为其相对应元素相减后的值，且此矩阵会和A、B有相同大小。例如：

（3）乘法 tf.multiply()

设A为m×p的矩阵，B为p×n的矩阵，那么称的矩阵C为m×n矩阵A与B的乘积，记作C=AB，其中矩阵C中的第i行第j列元素可以表示为：

如下所示：

（4）乘积-哈达马积 tf.matmul()

m×n矩阵A=[a ij]与m×n矩阵B=[b ij]的HadamardAB积记为。其元素定义为两个矩阵对应元素的乘积(AB)ij=aij bij的m×n矩阵。例如，

data1 = tf.constant([[6,6]])
data2 = tf.constant([[2],[2]])
data3 = tf.constant([[3,3],[2,2]])
data4 = tf.constant([[1,2],[3,4],[5,6]])
data5 = tf.constant([[1,1],[2,2]])matMul = tf.matmul(data3,data5)
matMul2 = tf.multiply(data1,data2)
matAdd = tf.add(data1,data4) with tf.Session() as sess:print('matMul:',sess.run(matMul))print('matMul2:',sess.run(matMul2))print('matAdd:',sess.run(matAdd))
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结果：

matMul: [[9 9][6 6]]
matMul2: [[12 12][12 12]]
matAdd: [[ 7  8][ 9 10][11 12]]
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