tensorflow的一些用法（矩阵初始化，变量定义，运算）

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必导入的2个包

import tensorflow as tf
import numpy as np

#情形1 矩阵运算

#构建3*4的0矩阵

matrix_1 = np.zeros((3,4))
x=tf.constant([[2,2],[2,1]],name='a')
y=tf.constant([[0,1],[3,5]],name='b')

with tf.Session() assess:

#点乘运算
    w=tf.multiply(x,y)

#矩阵运算
    z = tf.matmul(x,y)

#构建List数组，赋值给a,b
    a,b=sess.run([w,x])
    print(a)
    print(b)
    print(matrix_1)

#情形2

a=tf.add(2,5)
b=tf.multiply(a,3)

with tf.Session() as sess:

#feed不同的值
    replace_dict={a:15}
    r =sess.run(b,feed_dict=replace_dict)

print(r)

#上面这么写等价于上方

# print(sess.run(c,{a:15}))
  

#情形3，赋值

a=tf.placeholder(tf.float32,shape=[3])
b=tf.constant([5,5,5],tf.float32)
c=a+b

with tf.Session() as sess:
    fd = {a: [1, 2, 3]}
    print(sess.run(c,feed_dict=fd))