tensorflow系列学习-1

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1）使用图来表示计算任务
2）在被称之为会话的上下文中执行图
3）使用tensor表示数据
4）通过变量维护状态
5）使用feed和fetch可以为任意的操作赋值或者从其中获取数据
tensoflow是一个编程系统，使用图表示计算任务，图中的节点称之为op，一个op获得0个或多个tensor，执行计算，产生0个或多个tensor,tensor看作是一个n维的数组或列表，图必须在会话里被启动

#coding:utf-8
import tensorflow as tf

##tensorflow的程序代码
##定义常量
m1 = tf.constant([[3,3]])  ##1X2
m2 = tf.constant([[2],[3]])  ##2X1

##创建一个矩阵乘法，把m1、m2传入
product = tf.matmul(m1,m2)

print(product) ##输出的结果为Tensor("MatMul:0", shape=(1, 1), dtype=int32)

##定义一个会话，启动默认的图
sess = tf.Session()
##调用sess的run方法来执行矩阵乘法
result = sess.run(product)

print(result)  

输出的结果为：[[15]]
sess.close()
##使用with时不需要执行会话的关闭，当程序执行完之后，会自动进行关闭
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(product)
    print(result)  

输出的结果为：[[15]]