脚本专栏

TensorFlow Session会话控制&Variable变量详解
脚本专栏 2024/10/6 佚名
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这篇文章主要讲TensorFlow中的Session的用法以及Variable。

Session会话控制

Session是TensorFlow为了控制和输出文件的执行语句，运行session.run()就能获得运算结果或者部分运算结果。我们在这里使用一个简单的矩阵相乘的例子来解释Session的两个用法。

首先我们要加载TensorFlow并建立两个矩阵以及两个矩阵所做的运算。这里我们建立一个一行两列的matrix1和一个两行一列的matrix2,让它们做矩阵的乘法。tf.matmul相当于numpy中的dot方法，都是做矩阵的product。

import tensorflow as tf

matrix1 = tf.constant([[2, 2]])
matrix2 = tf.constant([[2], [2]])

product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

接下来我们使用第一种会话控制Session来激活product并得到计算结果：

sess = tf.Session()
result = sess.run(product)
print(result)
sess.close()

运行结果为：[[8]]

还有另外一种Session的打开模式同样可以激活product：

with tf.Session() as sess:
 result2 = sess.run(product)
 print(result2)

运行结果同样是[[8]]。在这里我们不需要我们单独做sess.close()的操作。

variable变量

与python的变量不同，在TensorFlow中如果我们要定义一个变量，必须使用tf.Variable()来定义它才是个变量，括号中可以包含的参数有变量的值，变量的名称等。这里我们用一个简单的加法运算来解释变量的用法。

首先导入tensorflow并定义变量state, 常量one,以及运算方法tf.add, tf.assign

import tensorflow as tf

state = tf.Variable(0, name='counter')
# 输出变量名
print(state.name)
one = tf.constant(1)

new_value = tf.add(state, one)
# 将new_value加载到state里面，这时state的值就是new_value
update = tf.assign(state, new_value)

我们可以将变量打印出来得到变量的信息：

init = tf.global_variables_initializer()

接下来我们就要用Session来将变量激活进行运算，并打印出state的结果：

with tf.Session() as sess:
 sess.run(init)
 for _ in range(3):
  sess.run(update)
  print(sess.run(state))

这里我们让update运行3次，也就是做3次加法，运行结果为：

TensorFlow Session会话控制&Variable变量详解

以上这篇TensorFlow Session会话控制&Variable变量详解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。

标签：
TensorFlow,Session,Variable
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