打印
在tf中直接打印只是输出变量格式,如:
1 #代码 2 data1 = tf.constant(2,dtype=tf.int32) #浮点数据 3 data2 = tf.Variable(10,name='var') 4 print(data1) 5 print(data2) 6 #显示 7 # 直接打印只是输出变量格式 8 Tensor("Const_1:0", shape=(), dtype=int32) 9 <tf.Variable 'var_1:0' shape=() dtype=int32_ref>
这是因为tf的操作都需要在session中进行。另外在操作变量时都需要用session进行初始化:
1 data2 = tf.Variable(10,name='var') 2 init = tf.global_variables_initializer() 3 sess.run(init) 4 print(sess.run(data2)) 5 sess.close()# 本行可相当于with关键字方法 6 7 #with方法 8 data2 = tf.Variable(10,name='var') 9 init = tf.global_variables_initializer() 10 sess = tf.Session() 11 with sess: 12 sess.run(init) 13 print(sess.run(data2))
这样就能正常打印出来变量的值了。
常量和变量的四则运算
在tf中对常量和变量进行四则运算也需要调用tf的API:
data1 = tf.constant(6) data2 = tf.constant(2) dataAdd = tf.add(data1,data2) #加 dataMul = tf.multiply(data1,data2) #乘 dataSub = tf.subtract(data1,data2) #减 dataDiv = tf.divide(data1,data2) #除 with tf.Session() as sess: print(sess.run(dataAdd)) print(sess.run(dataMul)) print(sess.run(dataSub)) print(sess.run(dataDiv))
对于变量的操作只需要对其进行初始化即可。
调用tf的API对变量初始化
对变量的初始化有另外两种方法:一是使用data.eval(),也可以用tf.get_default_session().run(data)都可以直接对变量进行初始化。