tensorflow学习——《基本用法》

最近尝试用DQN、DDQN算法时，发现tensorflow部分有点模糊，正好忙完了一段时间乱七八糟的事，静下来心重新完整的学一遍tensorflow

首先tensorflow是做图计算的

• tf.constant：常量

• tf.Variable：变量

• tf.matmul：矩阵乘法

• tf.Session() sess.run(arg)：计算arg图的输出值

• with tf.Session() as sess：在运行代码域后，关闭sess释放资源

• with tf.device("/gpu:1")：通过第一个GPU进行计算

•  "/cpu:0": 机器的 CPU.
   "/gpu:0": 机器的第一个 GPU, 如果有的话.
   "/gpu:1": 机器的第二个 GPU, 以此类推
  

• Rank：张量（张量是有大小和多个方向的量）

阶	数学实例	数学实例
0	纯量 (只有大小)	s = 483
1	向量(大小和方向)	v = [1.1, 2.2, 3.3]
2	矩阵(数据表)	m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
3	3阶张量 (数据立体)	t = [[[2], [4], [6]], [[8], [10], [12]], [[14], [16], [18]]]
n	…	…

• Shape：形状

阶	形状	维数	实例
0	[]	0_D	一个 0维张量. 一个纯量.
1	[D0]	1-D	一个1维张量的形式[5].
2	[D0, D1]	2-D	一个2维张量的形式[3,4].
3	[D0, D1, D2]	3-D	一个3维张量的形式[1,4,3].
n	[D0, D1, … Dn]	n-D	一个n维张量的形式[D0, D1, … Dn].

• Type：数据类型

数据类型	Python 类型	描述
DT_FLOAT	tf.float32	32 位浮点数.
DT_DOUBLE	tf.float64	64 位浮点数.
DT_INT64	tf.int64	64 位有符号整型.
DT_INT32	tf.int32	32 位有符号整型.
DT_INT16	tf.int16	16 位有符号整型.
DT_INT8	tf.int8	8 位有符号整型.
DT_UINT8	tf.uint8	8 位无符号整型.
DT_STRING	tf.string	可变长度的字节数组.每一个张量元素都是一个字节数组.
DT_BOOL	tf.bool	布尔型.
DT_COMPLEX64	tf.complex64	由两个32位浮点数组成的复数:实数和虚数.
DT_QINT32	tf.qint32	用于量化Ops的32位有符号整型.
DT_QINT8	tf.qint8	用于量化Ops的8位有符号整型.
DT_QUINT8	tf.quint8	用于量化Ops的8位无符号整型.

import tensorflow as tf

# 创建一个常量 op, 产生一个 1x2 矩阵. 这个 op 被作为一个节点
# 加到默认图中.
#
# 构造器的返回值代表该常量 op 的返回值.
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])

# 创建另外一个常量 op, 产生一个 2x1 矩阵.
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])

# 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入.
# 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果.
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

# 启动默认图.
sess = tf.Session()

# 调用 sess 的 'run()' 方法来执行矩阵乘法 op, 传入 'product' 作为该方法的参数. 
# 上面提到, 'product' 代表了矩阵乘法 op 的输出, 传入它是向方法表明, 我们希望取回
# 矩阵乘法 op 的输出.
#
# 整个执行过程是自动化的, 会话负责传递 op 所需的全部输入. op 通常是并发执行的.
# 
# 函数调用 'run(product)' 触发了图中三个 op (两个常量 op 和一个矩阵乘法 op) 的执行.
#
# 返回值 'result' 是一个 numpy `ndarray` 对象.
result = sess.run(product)
print result
# ==> [[ 12.]]

# 任务完成, 关闭会话.
sess.close()