Tensorflow lesson 5---唯一的运算执行方法Session

在Tensorflow中所有的运算都需要通过Session来完成，即使是简单的赋值、加减乘除等都是需要Session来完成

示例1：

import tensorflow as tfimport numpy as npnode1 = tf.constant(3.0, tf.float32)  # 创建常量node2 = tf.constant(4.0)print(node1, node2)  #如果直接打印，只会打印出node1的类型描述sess = tf.Session()print(sess.run(node1), sess.run(node2))  ## 只有通过run方法运算过的才能打印出对应的值来

运行结果如下

Tensor("Const:0", shape=(), dtype=float32) Tensor("Const_1:0", shape=(), dtype=float32)3.0 4.0

可以看出，第一行输出的node的结构描述，而第二行才输出了对应的值。

示例2：

node3 = tf.add(node1, node2)print("node3: ", node3)print("sess.run node3:", sess.run(node3))

运行输出为

node3:  Tensor("Add:0", shape=(), dtype=float32)sess.run node3: 7.0

在Tensorflow中所有的运算都是通过Session的run方法来执行。