TensorFlow1

tf.session()
1

用于运行TensorFlow操作的类
一个Session对象封装了Operation执行对象的环境，并对Tensor对象进行计算，例如：

a=tf.constant(5.0)
b=tf.constant(6.0)
c=a*b
sess=tf.Session()
print(sess.run(c))
1
2
3
4
5

tf.constant()
tf​.​constant​(​value​,​ dtype​=​None​,​ shape​=​None​,​ name​=​'Const'​,​ verify_shape​=​False) #value是一个必须值，可以是一个数值，也可以是一个列表，可以是一维的，也可以是多维的
# dtype:数据类型，一般可以是tf.float32,tf.float64
# shape：表示张量的形状，及维数以及每一维的大小
# name：可以是任何字符串
#verify_shape:默认false，true表示检查value是否与shape的形状相符，不相符报错
1
2
3
4
5
6

#构建数值常量
tensor=tf.constant(1)
#用去值函数eval()来查看创建的tensor的值
sess=tf.Session()
with sess.as_default():
	print("结果是：",tensot.eval())
tensor = tf.constant([1,2,3])
with sess.as_default():
    print('结果是：',tensor.eval())

tensor = tf.constant(-1,shape=[2,3])
with sess.as_default():
    print('结果是：',tensor.eval())

tensor = tf.constant([1,2,3,4,5,6],shape=[2,3])
with sess.as_default():
    print('结果是：',tensor.eval())
    a=tf.zeros([2,3],dtype=tf.float32,name=None)
with sess.as_default():
    print('结果是：',a.eval())
a=tf.ones([2,3],dtype=tf.int32)
with sess.as_default():
    print('结果是：',a.eval())
a=tf.fill([3,2],8)
with sess.as_default():
    print('结果是：',a.eval())

a=tf.linspace(0.0,1.0,10,name=None)
with sess.as_default():
    print('结果是：',a.eval())

a=tf.range(0,5,1)
with sess.as_default():
    print('结果是：',a.eval())
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34