【TensorFlow】常量变量定义，运算（原理）相关

import tensorflow as tf
data1=tf.constant(2)
data2=tf.Variable(10,name='Var')
print(data1)
print(data2)

运行后得到：

可以看出，输出的并不是值，而是描述性语言。

其中，第一行是data1的描述：const是常量，shape是维度，int32表示数据类型

如果想要打印出来data1和data2的值，需要在程序末尾再加两段

sess=tf.Session()
print(sess.run(data1))

即可打印出data1的值

定点类型相关：

import tensorflow as tf
data1=tf.constant(2,dtype=tf.int32)
data2=tf.Variable(10,name='Var')
print(data1)
print(data2)
sess=tf.Session()
print(sess.run(data1))
init=tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
print(sess.run(data2))

TensorFlow运算原理：

TensorFlow的实质：张量Tensor和计算图grahps

tensor的本质是数据，可以是一维，二维

graphs是数据操作

常量变量四则运算：

常量的四则运算：

import tensorflow as tf
data1=tf.constant(2)
data2 = tf.constant(6)
dataAdd=tf.add(data1,data2)
dataMul=tf.multiply(data1,data2)
dataSub=tf.subtract(data1,data2)
dataDiv=tf.divide(data1,data2)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(dataAdd))
    print(sess.run(dataMul))
    print(sess.run(dataSub))
    print(sess.run(dataDiv))
    
print('end!')

变量：

dataCopy.eval()  执行dataCopy

等同于tf.get_default_session().run(dataCopy)