tensorflow框架

一、tensorflow的工作流程，实际上它体现出来的是一个”懒性“方法论

（1）构建一个计算图。

（2）初始化变量

（3）创建一个会话

（4）在会话中运行图的计算

（5）关闭会话

二、神经网络搭建八股

1、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。

2、张量（tensor）: 多维数组(列表)

import tensorflow as tf

a = tf.constant([1.0, 2.0])
b = tf.constant([3.0, 4.0])

result = a + b
print(result)

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

 

二、计算图(Graph) : 搭建神经网络的计算过程,只搭建,不运算。

import tensorflow as tf
x = 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))

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