TensorFlow Session会话控制&Variable变量详解_Python

TensorFlow Session会话控制&Variable变量详解

2021-03-24 00:14诗蕊 Python

今天小编就为大家分享一篇TensorFlow Session会话控制&Variable变量详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

这篇文章主要讲TensorFlow中的Session的用法以及Variable。

Session会话控制

Session是TensorFlow为了控制和输出文件的执行语句，运行session.run()就能获得运算结果或者部分运算结果。我们在这里使用一个简单的矩阵相乘的例子来解释Session的两个用法。

首先我们要加载TensorFlow并建立两个矩阵以及两个矩阵所做的运算。这里我们建立一个一行两列的matrix1和一个两行一列的matrix2,让它们做矩阵的乘法。tf.matmul相当于numpy中的dot方法，都是做矩阵的product。

									import tensorflow as tf

									matrix1 = tf.constant([[2, 2]])

									matrix2 = tf.constant([[2], [2]])

									product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

接下来我们使用第一种会话控制Session来激活product并得到计算结果：

									sess = tf.Session()

									result = sess.run(product)

									print(result)

									sess.close()

运行结果为：[[8]]

还有另外一种Session的打开模式同样可以激活product：

									with tf.Session() as sess:

									 result2 = sess.run(product)

									 print(result2)

运行结果同样是[[8]]。在这里我们不需要我们单独做sess.close()的操作。

variable变量

与python的变量不同，在TensorFlow中如果我们要定义一个变量，必须使用tf.Variable()来定义它才是个变量，括号中可以包含的参数有变量的值，变量的名称等。这里我们用一个简单的加法运算来解释变量的用法。

首先导入tensorflow并定义变量state, 常量one,以及运算方法tf.add, tf.assign

									import tensorflow as tf

									state = tf.Variable(0, name='counter')

									# 输出变量名

									print(state.name)

									one = tf.constant(1)

									new_value = tf.add(state, one)

									# 将new_value加载到state里面，这时state的值就是new_value

									update = tf.assign(state, new_value)

我们可以将变量打印出来得到变量的信息：

1	`init` `=` `tf.global_variables_initializer()`

接下来我们就要用Session来将变量激活进行运算，并打印出state的结果：

									with tf.Session() as sess:

									 sess.run(init)

									 for _ in range(3):

									  sess.run(update)

									  print(sess.run(state))