2019年3月29日

摘要： 转载出处 https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79797826 在原文上增加一些自己的理解注释 tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像） 阅读全文

摘要： 1. 多个变量在session中run: import tensorflow as tf x = [[1,2,3], [1,2,3]] xx = tf.cast(x,tf.float32) mean_all = tf.reduce_mean(xx, keep_dims=False)mean_0 = 阅读全文

摘要： import tensorflow as tfimport numpy as npx = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024)) #placeholder是占位符，申明x是1024*1024维度的矩阵，此时并没有初始化具体值。要在Session中 阅读全文

摘要： 在TensorFlow的世界里，变量的定义和初始化是分开的，所有关于图变量的赋值和计算都要通过tf.Session的run来进行。想要将所有图变量进行集体初始化时应该使用tf.global_variables_initializer，或者单个初始化。如下： 阅读全文

摘要： import tensorflow as tfx = tf.Variable(3, name='x')y = x * 5print(y) 这个时候输出的是： Tensor("mul:0", shape=(), dtype=int32) ，并不是预料中的15，那么怎么输出15呢？如下： 阅读全文