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1. 代码-案例：TensorFlow实现一个加法运算
# 实现一个加法运算 con_a = tf.constant(3.0) con_b = tf.constant(4.0) sum_c = tf.add(con_a, con_b) print("打印con_a：\n", con_a) print("打印con_b：\n", con_b) print("打印sum_c：\n", sum_c) # 会话,默认只能运行默认的图，不能运行其它的（可以通过参数解决） with tf.Session() as sess: print("con_a的值为：\n", sess.run(con_a)) print("con_b的值为：\n", sess.run(con_b)) print("sum_c的值为：\n", sess.run(sum_c)) 注意问题：警告指出你的CPU支持AVX运算加速了线性代数计算，即点积，矩阵乘法，卷积等。可以从源代码安装TensorFlow来编译，当然也可以选择关闭
import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
2. TensorFlow结构分析
TensorFlow 程序通常被组织成一个构建图阶段和一个执行图阶段。
在构建阶段，数据与操作的执行步骤被描述成一个图。
在执行阶段，使用会话执行构建好的图中的操作。
- 图和会话 ：
- 图：这是 TensorFlow 将计算表示为指令之间的依赖关系的一种表示法
- 会话：TensorFlow 跨一个或多个本地或远程设备运行数据流图的机制
- 张量：TensorFlow 中的基本数据对象
- 节点：提供图当中执行的操作
3.数据流图介绍
TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源框架。
节点（Operation）在图中表示数学操作，线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。
到此这篇tensorflow tfrecord的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！版权声明：
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