Python Tensor FLow简单使用方法实例详解
本文实例讲述了PythonTensorFLow简单使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
1、基础概念
importtensorflowastf
node1=tf.constant(3.0,tf.float32,name='node1')#创建浮点数节点
node2=tf.constant(4.0,tf.float32,name='node2')
node3=tf.add(node1,node2)#节点三进行相加操作,源于节点1、2
ses=tf.Session()
print(node3)#输出张量：Tensor("Add_3:0",shape=(),dtype=float32)
print(ses.run(node3))#通过会话运行节点三，将节点1、2相加，输出：7.0
ses.close()#不使用时，关闭会话
tensor1=tf.constant([[[1,1,1],[1,2,1]],
[[2,1,1],[2,2,1]],
[[3,1,1],[3,2,1]],
[[4,1,1],[4,2,1]]],name='tensor1')
print(tensor1)
ss=tf.Session()
print(ss.run(tensor1)[3,0,0])#访问tensor1的具体元素
#输出：Tensor("tensor1:0",shape=(4,2,3),dtype=int32)4
2、运算
会话
#定义计算图 tensor1=tf.constant([1,2,3]) #创建会话 ss=tf.Session() #利用会话进行计算操作 print(ss.run(tensor1)) #关闭会话 ss.close()
tensor1=tf.constant([1,2,3]) withtf.Session()asss:#上下文管理器 print(ss.run(tensor1))
tensor1=tf.constant([1,2,3]) ss=tf.Session() withss.as_default():#指定默认会话 print(tensor1.eval())
tensor1=tf.constant([1,2,3]) ss=tf.InteractiveSession()#自动注册默认会话 print(tensor1.eval()) ss.close()
变量、常量
a=tf.constant(10,'int_a')
node1=tf.Variable(3.0,name='node1')#定义变量 node2=tf.Variable(4.0,name='node2') res=tf.add(node1,node2,name='res') ss=tf.Session() init=tf.global_variables_initializer()#定义全部变量的初始化操作 ss.run(init)#执行初始化操作 print(ss.run(res)) ss.close()
var1=tf.Variable(0,name='var') one=tf.constant(1) var2=tf.add(var1,one)#变量1加1得到变量2 update=tf.assign(var1,var2)#定义update操作，将变量2赋值给变量1 init=tf.global_variables_initializer() ss=tf.Session() ss.run(init) for_inrange(10): ss.run(update)#执行update操作 print(ss.run(var1)) ss.close() #输出：12345678910
占位符
node1=tf.placeholder(tf.float32,name='node1')#定义占位符，规定其类型、结构、名字
node2=tf.placeholder(tf.float32,name='node2')
m=tf.multiply(node1,node2,'multinode')
ss=tf.Session()
res=ss.run(m,feed_dict={node1:1.2,node2:3.4})#在运行时通过feed_dict为占位符赋值
print(res)
ss.close()
node1=tf.placeholder(tf.float32,[3],name='node1')#第二个参数规定占位符的类型为3维数组
node2=tf.placeholder(tf.float32,[3],name='node2')
m=tf.multiply(node1,node2,'multinode')
s=tf.subtract(node1,node2,'subnode')
ss=tf.Session()
#将m，s两个操作放到一起，并返回两个结果
resm,ress=ss.run([m,s],feed_dict={node1:[1.0,2.0,4.0],node2:[3.0,5.0,6.0]})
print(resm)#输出：[3.10.24.]
ss.close()
3、TensorBoard
node1=tf.Variable(3.0,name='node1') node2=tf.Variable(4.0,name='node2') res=tf.add(node1,node2,name='res') ss=tf.Session() init=tf.global_variables_initializer() ss.run(init) print(ss.run(res)) ss.close() #清除defaultgraph和其他节点 tf.reset_default_graph() #定义日志存放的默认路径 logdir='D:\Temp\TensorLog' #生成writer将当前的计算图写入日志 writer=tf.summary.FileWriter(logdir,tf.get_default_graph()) writer.close()
#TensorBoard使用
#定义日志保存位置
log_dir='D:\Temp\MachineLearning\TensorLog'
#显示图片
image_input=tf.reshape(x,[-1,28,28,1])
tf.summary.image('input',image_input,10)#一次最多显示图片数：10
#显示直方图
tf.summary.histogram('Y',Y3)
#显示标量loss
tf.summary.scalar('loss',loss_function)
tf.summary.scalar('accurancy',accuracy)
#定义汇总summary操作
merge_op=tf.summary.merge_all()
ss=tf.Session()
ss.run(tf.global_variables_initializer())
#定义writer
writer=tf.summary.FileWriter(log_dir,ss.graph)
forepochinrange(train_epochs):
forbatchinrange(batch_num):#分批次读取数据进行训练
xs,ys=mnist.train.next_batch(batch_size)
ss.run(optimizer,feed_dict={x:xs,y:ys})
#执行summary操作并将结果写入日志文件
summary_str=ss.run(merge_op,feed_dict={x:xs,y:ys})
writer.add_summary(summary_str,epoch)
loss,acc=ss.run([loss_function,accuracy],\
feed_dict={x:mnist.validation.images,y:mnist.validation.labels})
print('第%2d轮训练：损失为：%9f，准确率：%.4f'%(epoch+1,loss,acc))
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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