Tensorflow 简单矩阵乘法举例

这里先说一下 tf.Variable 和 tf.placeholder的区别，两者都可以盛放变量，但在启动会话前，tf.Variable必须先被赋值和初始化，而tf.placeholder是需要在启动会话的时候传入值的；从直观上讲，tf.placeholder更加接近函数的形参。

import tensorflow as tfw1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([2,3],seed=1))w2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([3,1],seed=1))x = tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape=[1,2]) #在placeholder中，必须先指定dtype的数据类型。a = tf.matmul(x,w1)y = tf.matmul(a,w2)with tf.Session() as sess:    sess.run(tf.global_variables_initializer())    print (sess.run(y,feed_dict={x:[[1,1]]}))  #由于x的结构为1*2的矩阵，所以应当传入[[1,1]]；而不能传入[1,1]    print (w1) # 这里可以看出，w1的数据类型默认为 tf.float32，因此x的数据类型也应当为float32，若两者数据类型不同，则会有 TypeError报错。