代碼：

import tensorflow as tf

w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1))
w2= tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1))
x = tf.constant([[0.7, 0.9]]) ?

a = tf.matmul(x, w1)
y = tf.matmul(a, w2)

sess = tf.Session()
sess.run(w1.initializer) ?
sess.run(w2.initializer) ?
print(sess.run(y)) ?
sess.close()

結果：

[[ 3.95757794]]

對上面代碼修改一下,

1. 如果使用placeholder，則這樣寫

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1, 2), name="input")
a = tf.matmul(x, w1)
y = tf.matmul(a, w2)
sess = tf.Session()
init_op = tf.global_variables_initializer() ?
sess.run(init_op)
print(sess.run(y, feed_dict={x: [[0.7,0.9]]}))

2. 如果有多個輸入值X，則用placeholder這樣定義：

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(3, 2), name="input")
a = tf.matmul(x, w1)
y = tf.matmul(a, w2)

sess = tf.Session()
#使用tf.global_variables_initializer()來初始化所有的變量
init_op = tf.global_variables_initializer() ?
sess.run(init_op)
print(sess.run(y, feed_dict={x: [[0.7,0.9],[0.1,0.4],[0.5,0.8]]}))

總結

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow学习笔记（二十） tensorflow实现简单三层网络的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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