简单的常量和变量的运算实例

import tensorflow as tfv1 = tf.constant([[5,6]])v2 = tf.constant([[2],[4]])p1 = tf.matmul(v1, v2)p2 = tf.matmul(v2, v1)with tf.Session() as sess: # 因为这里没有变量，都是常量，所以直接可以进行运算，输出值    print(sess.run(p1))    print(sess.run(p2))复制代码

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import tensorflow as tfx = tf.Variable([9,10])y = tf.constant([4,4])sub = tf.subtract(x, y)add = tf.add(x, y)init = tf.global_variables_initializer() # 这里因为 graph 中有变量 x ，所以要有一个操作对 graph 中的变量进行初始化with tf.Session() as sess:    sess.run(init)    print(sess.run([sub, add]))复制代码

[array([5, 6], dtype=int32), array([13, 14], dtype=int32)]复制代码

import tensorflow as tfstate = tf.Variable(0, name='state')add = tf.add(state, 2) # 为 state 加 2update = tf.assign(state, add) # 将变化之后的 add 赋值给 state 完成值的更新init = tf.global_variables_initializer()with tf.Session() as sess:    sess.run(init)    print(sess.run(state)) # 输出原始的 state 值    for _ in range(3):        sess.run(update) # update 操作中已经包含了加法和赋值两个操作        print(sess.run(state)) # 输出变化之后的 state 值复制代码

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