1，定義矩陣代碼示例：

import tensorflow as tftf.zeros([3,4]) #定義3行4列元素均為0的矩陣tensor=tf.constant([1,2,3,4])#定義一維向量常量#'tensor' =[[1,2,3],[4,5,6]]
tf.ones_like(tensor) #定義大小和tensor變量大小相同的元素均為1的矩陣tensor1=tf.constant(1.0,shape=[2,3])#定義2行3列元素均為1.0的常量矩陣tf.linspace(1.0, 6.0, 1, name="linspac")#起始值為1.0，終止值為6.0，步長為1tf.range=(1,0, 6.0, 1)#start=1.0,limit=6.0,delta=1(不包括6.0)norm = tf.random_normal([3,4],mean =1, stddev =4)#3行4列均值為1，標準差為4的隨機矩陣shuff = tf.random_shuffle(tensor),#隨機打亂矩陣中元素的位置with tf.Session() as sess: print(sess.run(norm))print(sess.run(shuff))

運行結果：

TensorFlow常用操作在定義矩陣時和numpy差不多。還可以利用相應API直接將numpy定義的矩陣轉化為TensorFlow支持的格式

import tensorflow as tf
import numpy as np
a= np.zeros([4,4])
ta= tf.convert_to_tensor(a)
with tf.Session() as sess: print(sess.run(ta))

2，循環迭代（for循環）代碼示例：

import tensorflow as tfa = tf.Variable(0)
New_a = tf.add(a, tf.constant(1)) 
update =tf.assign(a,New_a) #賦值操作（a=New_a）with tf.Session() as sess: init_op = tf.global_variables_initializer()sess.run(init_op)print( sess.run(a))for _ in range(3):sess.run(update) #累加迭代print(sess.run(a)) 

3，分配內存（placeholder）

import tensorflow as tfinput1=tf.placeholder(tf.float32)  #建議使用tf.float32類型
input2=tf.placeholder(tf.float32)
output= tf.add(input1, input2)
with tf.Session() as sess: print(sess.run([output],feed_dict={input1:[7.0],input2:[3.0]}))

總結

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow常用操作：代码示例的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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