tensorflow 学习专栏（二）：tensorflow基础操作 常量加乘 矩阵乘

我们可以使用两种方法实现：常量加法与乘法

方法一：在创建变量时遍给其赋值

import tensorflow as tf

a = tf.constant(2)                                                        #创建a并赋值
b = tf.constant(3)                                                        #创建b并赋值

with tf.Session() as sess:                                                #初始化流图
     print('a=2,b=3')
     print('Addition with constants:%i'%sess.run(a+b))
     print('Multiplication with constants:%i'%sess.run(a*b))

结果如下：

方法二：在初始化流图时，通过feed_dict将值喂给变量：

import tensorflow as tf

a = tf.placeholder(tf.int16)                               #创建变量a使用placeholder为其设置一个空间用来存放之后传入的值
b = tf.placeholder(tf.int16)
add = tf.add(a,b)                                          #加法
mul = tf.multiply(a,b)                                     #乘法
with tf.Session() as sess:                                 
     add = sess.run(add,feed_dict={a:4,b:5})
     mul = sess.run(mul,feed_dict={a:4,b:5})
     print('a=4,b=5')
     print('Addition with constants:%i'%add)
     print('Multiplication with constants:%i'%mul)

结果如下：

矩阵的乘法：

矩阵的乘法使用tf.matmul（matrix1，matrix2）来实现：

代码如下：

import tensorflow as tf

matrix1 = tf.constant([[3.,3.]])                     #shape = (1,2)
print(matrix1.shape)
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])                   #shape = (2,1)
print(matrix2.shape)

out = tf.matmul(matrix1,matrix2)

sess = tf.Session()
o=sess.run(out)
print(o)

结果如下：