1.tf的varible变量
import tensorflow as tf #定义变量--这里是计数的变量 state=tf.Variable(0,name='counter') print (state.name) #输出变量值 one=tf.constant(1) #常量 new_value=tf.add(state,one) update=tf.assign(state,new_value)#初始化所有变量 init=tf.initialize_all_variables() #session激活 with tf.Session() as sess:sess.run(init) #使用sess激活上述声明的变量for _ in range(3):sess.run(update)print (sess.run(state))
2.tf的placeholder
import tensorflow as tfinput1=tf.placeholder(tf.float32) input2=tf.placeholder(tf.float32) #mul乘法操作mul (1.x之前使用) #1.0版本中使用了multiply output=tf.multiply(input1,input2)with tf.Session() as sess:print (sess.run(output,feed_dict={input1:[7.],input2:[2.]}))#有placeholder需要传进去一个值
3.tf1.x版本的几个变化
了解: