七月在线_xor_dcgan项目实战:配置参数_中国AI数据

2019-11-25

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一个会话,如下所示:将tensorflow导入为tf sess = tf.Session() 怎么做… 在此示例中,我们将结合学习到的知识并将列表中的每个数字输入到图形中的操作,并输出输出: 1.首先,我们声明张量和占位符。在这里,我们将创建一个numpy数组来填充我们的操作: 将numpy导入为np x_vals = np.array([1。,3.,5.,7.,9.])x_data = tf.placeholder(tf.float32)m_const = tf.constant(3。) my_product = tf.mul(x_data,m_const) 对于x_vals中的x_val: 打印(sess.run(my_product,feed_dict = {x_data:x_val})) 步骤1和2在计算图上创建数据和操作。然后,在第3步中,我们通过图表输入数据并打印输出。这是计算图的样子: 图1:在图中我们可以看到,占位符x_data和我们的乘法常数一起被输入到乘法运算中。 嵌套操作 在本食谱中,我们将学习如何将多个运算放在同一个计算图上。 做好准备

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