Tensorflow从入门到精通之——Tensorflow基本操作
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2021-01-27
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Tensorflow从入门到精通之从入门到精通之——Tensorflow基本操作基本操作
Tensorflow是一种计算图模型，即用图的形式来表示运算过程的一种模型。Tensorflow程序一般分为图的构建和图的执行两个
阶段。图的构建阶段也称为图的定义阶段，该过程会在图模型中定义所需的运算，每次运算的的结果以及原始的输入数据都可
称为一个节点（operation ，缩写为op）。我们通过以下程序来说明图的构建过程：
程序2-1：
程序2-1定义了图的构建过程，“import tensorflow as tf”，是在python中导入tensorflow模块,并另起名为“tf”；接着定义了两个常
量op，m1和m2，均为1*2的矩阵；最后将m1和m2的值作为输入创建一个矩阵加法op，并输出最后的结果result。
我们分析最终的输出结果可知，其并没有输出矩阵相加的结果，而是输出了一个包含三个属性的Tensor(Tensor的概念我们会
在下一节中详细讲解，这里就不再赘述)。
以上过程便是图模型的构建阶段：只在图中定义所需要的运算，而没有去执行运算。我们可以用图2-1来表示：
<
图2-1 图的构建阶段
第二个阶段为图的执行阶段，也就是在会话（session）中执行图模型中定义好的运算。
我们通过程序2-2来解释图的执行阶段：
程序2-2：
程序2-2描述了图的执行过程，首先通过“tf.session()”启动默认图模型，再调用run()方法启动、运行图模型，传入上述参数
result，执行矩阵的加法，并打印出相加的结果，最后在任务完成时，要记得调用close()方法，关闭会话。
除了上述的session写法外，我们更建议大家，把session写成如程序2-4所示“with”代码块的形式，这样就无需显示的调用close
释放资源，而是自动地关闭会话。
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