tensorflow张量使用

张量的使用

张量的使用可以总结为两大类。
第一类用途是对中间计算结果的引用。当一个计算包含很多计算结果时，使用张量可以很大的提高代码可读性。一下为使用张量和不使用张量记录中间结果来完成向量相加的代码对比。

import tensorflow as tf#使用张量记录中间结果a=tf.constant([1.0,2.0],name='a')b=tf.constant([2.0,3.0],name='b')result=a+b#直接结算result=tf.constant([1.0,2.0],name='a')+tf.constant([2.0,3.0],name='b')

从上面的程序样例可以看到a和b其实就是对常量生成这个运算结果的引用，这样在做加法时可以直接使用这两个变量，而不需要再去生成这些常量。同时通过张量来存储中间结果，这样可以很方便的获取中间结果。比如在卷积神经网络中，卷积层或者池化层有可能改变张量的维度，通过result.get_shape函数来获取结果张量的维度信息可以免去人工计算的麻烦。
张量的第二类情况是当计算图构造完成之后，张量可以来获得计算结果，也就是得到真实的数字。虽然张量本身没有存储具体的数字，但可以通过会话session得到这些具体的数字。比如使用tf.Session().run(result)语句来得到计算结果。