一 使用常量定义,实现一个矩阵相乘
#矩阵乘法
#引入库
import tensorflow as tf
import numpy as np
#定义常量并用 numpy 进行初始化
a1 = tf.constant(np.ones([4, 4]))
a2 = tf.constant(np.ones([4, 4]))
#矩阵乘法
a1_dot_a2 = tf.matmul(a1, a2)
#定义会话用于执行计算
sess = tf.Session()
#执行并输出
print(sess.run(a1_dot_a2))
二 使用变量定义,实现一个矩阵相乘
#矩阵乘法
#引入库
import tensorflow as tf
import numpy as np
#定义变量并用 numpy 进行初始化
a1 = tf.Variable(np.ones([4, 4]))
a2 = tf.Variable(np.ones([4, 4]))
#矩阵乘法
a1_dot_a2 = tf.matmul(a1, a2)
#variable 需要初始化
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
print(sess.run(a1_dot_a2))
此时,虽然使用了变量,但是无法实现外部输入,由此,引入placeholder方式
三 使用placeholder,实现矩阵乘法
#矩阵乘法
#引入库
import tensorflow as tf
import numpy as np
#定义变量并用 numpy 进行初始化
a1 = tf.Variable(np.ones([4, 4]))
#定义 placeholder 用于从外部接收数据
a2 = tf.placeholder(dtype=tf.float64, shape=[4, 4])
#矩阵乘法
a1_dot_a2 = tf.matmul(a1, a2)
#variable 需要初始化
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
# 需要给 placeholder 提供数据
print(sess.run(a1_dot_a2, feed_dict={a2:np.ones([4,4])}))
此时,通过placeholder方式,我们可以对变量喂入任意我们希望输入的数据
源自:如是的Git达人课