目標
本文旨在介紹 tensorflow 入門知識點及實戰示例，希望各位新手能在學習之後熟練 tensorflow 相關操作

簡單的常量運算代碼

import tensorflow as tf
v1 = tf.constant([[5,6]])
v2 = tf.constant([[2],[4]])
p1 = tf.matmul(v1, v2)
p2 = tf.matmul(v2, v1)
with tf.Session() as sess: # 因為這裏沒有變量，都是常量，所以直接可以進行運算，輸出值
    print(sess.run(p1))
    print(sess.run(p2))
複製代碼

輸出結果

[[34]]
[[10 12]
 [20 24]] 

簡單的變量運算

import tensorflow as tf
x = tf.Variable([9,10])
y = tf.constant([4,4])
sub = tf.subtract(x, y)
add = tf.add(x, y)
init = tf.global_variables_initializer() # 這裏因為 graph 中有變量 x ，所以要有一個操作對 graph 中的變量進行初始化
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run([sub, add]))
複製代碼

輸出結果

[array([5, 6], dtype=int32), array([13, 14], dtype=int32)]
複製代碼

進階—變量自增

import tensorflow as tf
state = tf.Variable(0, name='state')
add = tf.add(state, 2) # 為 state 加 2
update = tf.assign(state, add) # 將變化之後的 add 賦值給 state 完成值的更新
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run(state)) # 輸出原始的 state 值
    for _ in range(3):
        sess.run(update) # update 操作中已經包含了加法和賦值兩個操作
        print(sess.run(state)) # 輸出變化之後的 state 值
複製代碼

輸出結果

0
2
4
6  

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最後
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