TensorFlow Session使用的两种方法小结

TensorFlow Session

在TensorFlow中是通过session进行交互的，使用session有两种方法。下面通过一个简单的例子（两个矩阵相乘）说一下

{[3,1] 与{[5,2] 相乘

[1,2]} [2,4]}

代码

#encoding=utf-8
import tensorflow as tf

matrix1 = tf.constant([[3,1],[1,2]])
matrix2 = tf.constant([[5,2],[2,4]])

product = tf.matmul(matrix1,matrix2) #矩阵乘法

#session method 1
sess = tf.Session()
result = sess.run(product)
print(result)
sess.close()

#session method 2
with tf.Session() as sess2:
 result2 = sess2.run(product)
 print(result2)

结果

以上这篇TensorFlow Session使用的两种方法小结就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • TensorFlow实现模型评估

    TensorFlow实现模型评估

    我们需要评估模型预测值来评估训练的好坏. 模型评估是非常重要的,随后的每个模型都有模型评估方式.使用TensorFlow时,需要把模型评估加入到计算图中,然后在模型训练完后调用模型评估. 在训练模型过程中,模型评估能洞察模型算法,给出提示信息来调试.提高或者改变整个模型.但是在模型训练中并不是总需要模型评估,我们将展示如何在回归算法和分类算法中使用它. 训练模型之后,需要定量评估模型的性能如何.在理想情况下,评估模型需要一个训练数据集和测试数据集,有时甚至需要一个验证数据集. 想评估一个模型时就

  • win10下tensorflow和matplotlib安装教程

    本文介绍了一系列安装教程,具体如下 1.安装Python 版本选择是3.5.1,因为网上有些深度学习实例用的就是这个版本,跟他们一样的话可以避免版本带来的语句规范问题 python的下载官网 2.安装easy_install 在Python的官网下载easy_install的安装包,下载地址 下载完成后解压zip,解压后双击setup.py,会跳出一个黑框闪一下,这时python目录下的scripts文件夹中有了easy_install的应用程序文件. 接下来配置环境变量:计算机→系统属性→高级

  • 使用tensorflow实现线性svm

    本文实例为大家分享了tensorflow实现线性svm的具体代码,供大家参考,具体内容如下 简单方法: import tensorflow as tf import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def placeholder_input(): x=tf.placeholder('float',shape=[None,2],name='x_batch') y=tf.placeholder('float',shape=[None,

  • 使用TensorFlow实现SVM

    较基础的SVM,后续会加上多分类以及高斯核,供大家参考. Talk is cheap, show me the code import tensorflow as tf from sklearn.base import BaseEstimator, ClassifierMixin import numpy as np class TFSVM(BaseEstimator, ClassifierMixin): def __init__(self, C = 1, kernel = 'linear',

  • Tensorflow使用支持向量机拟合线性回归

    Tensorflow使用支持向量机拟合线性回归

    支持向量机可以用来拟合线性回归. 相同的最大间隔(maximum margin)的概念应用到线性回归拟合.代替最大化分割两类目标是,最大化分割包含大部分的数据点(x,y).我们将用相同的iris数据集,展示用刚才的概念来进行花萼长度与花瓣宽度之间的线性拟合. 相关的损失函数类似于max(0,|yi-(Axi+b)|-ε).ε这里,是间隔宽度的一半,这意味着如果一个数据点在该区域,则损失等于0. # SVM Regression #---------------------------------

  • python3.6.3安装图文教程 TensorFlow安装配置方法

    本文主要介绍Python3.6及TensorFlow的安装和配置流程. 一.Python官网下载自己电脑和系统对应的Python安装包. 网址:下载地址 一直往下拉到Files,这里我下载的是Windows x86-64 executable installer (注意:要装TensorFlow必须安装64位的Python,TensorFlow不支持32位)< 二.下载python-3.6.3-amd64.exe应用程序 下载完成后得到一个python-3.6.3-amd64.exe应用程序,右

  • C++调用tensorflow教程

    C++调用tensorflow教程

    目前深度学习越来越火,学习.使用tensorflow的相关工作者也越来越多.但是目前绝大部分的python都是拥有着丰富的python的API,而c++的API不够完善.这就导致绝大多是使用tensorflow的项目都是基于python. 如果项目是由c++编写,想调用python下的tensorflow?可参考本教程(tensorflow模型是CNN卷积神经网络) 具体步骤: 1.python环境 首先安装python,可以在Anaconda官网直接下载.记住python一定选择64bit,目

  • TensorFlow实现iris数据集线性回归

    TensorFlow实现iris数据集线性回归

    本文将遍历批量数据点并让TensorFlow更新斜率和y截距.这次将使用Scikit Learn的内建iris数据集.特别地,我们将用数据点(x值代表花瓣宽度,y值代表花瓣长度)找到最优直线.选择这两种特征是因为它们具有线性关系,在后续结果中将会看到.本文将使用L2正则损失函数. # 用TensorFlow实现线性回归算法 #---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to #

  • tensorflow实现简单逻辑回归

    逻辑回归是机器学习中很简答的一个栗子,这篇文章就是要介绍如何使用tensorflow实现一个简单的逻辑回归算法. 逻辑回归可以看作只有一层网络的前向神经网络,并且参数连接的权重只是一个值,而非矩阵.公式为:y_predict=logistic(X*W+b),其中X为输入,W为输入与隐含层之间的权重,b为隐含层神经元的偏置,而logistic为激活函数,一般为sigmoid或者tanh, y_predict为最终预测结果. 逻辑回归是一种分类器模型,需要木便函数不断的优化参数,这里目标函数为y_p

  • win10下python3.5.2和tensorflow安装环境搭建教程

    win10下python3.5.2和tensorflow安装环境搭建教程

    在win10环境下搭建python3.5.2和tensorflow平台,供大家参考,具体内容如下 操作步骤如下: 1.官网(https://www.python.org/ )下载python3.5.2  选择Downloads-Windows 选择64位executable installer 2.安装过程,双击.exe可执行文件(此步可参考安装教程:win10环境下python3.5安装步骤图文教程) 一路默认下去! 3.安装成功后打开cmd命令窗口 print("Hello World!&q

随机推荐