TensorFlow 矩阵变量初始化后的计算例子

import tensorflow as tf
import numpy as np

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024))　　#placeholder是占位符，申明x是1024*1024维度的矩阵，此时并没有初始化具体值。要在Session中初始化后，才能run出y

y = tf.matmul(x, x)　　#两个矩阵相乘

with tf.Session() as sess:
    # print(sess.run(y))  # ERROR:此处x还没有赋值
    rand_array = np.random.rand(1024, 1024)　　#rand_array 定义一个1024*1024维度的随机值，在下一步赋给x

print(sess.run(y, feed_dict={x: rand_array}))　　#feed_dict为赋值的用法