第一个使用Tensorflow的程序

import tensorflow as tf

# op称为图的节点
# 创建一个常量op，产生一个1x2矩阵，这个op被作为一个节点
# 加到默认图中
# 构造器的返回值代表该常量op的返回值
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])

# 创建另一个常量op，产生一个 2x1矩阵
matrix2 = tf.constant([[2.], [2.]])

# 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入.
# 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果.
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默认图现在有三个节点, 两个 constant() op, 和一个matmul() op. 为了真正进行矩阵相乘运算, 并得到矩阵乘法的 结果, 你必须在会话里启动这个图.
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product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

# 启动默认图.
sess = tf.Session()

# 调用 sess 的 'run()' 方法来执行矩阵乘法 op, 传入 'product' 作为该方法的参数.
# 上面提到, 'product' 代表了矩阵乘法 op 的输出, 传入它是向方法表明, 我们希望取回
# 矩阵乘法 op 的输出.
#
# 整个执行过程是自动化的, 会话负责传递 op 所需的全部输入. op 通常是并发执行的.
#
# 函数调用 'run(product)' 触发了图中三个 op (两个常量 op 和一个矩阵乘法 op) 的执行.
#
# 返回值 'result' 是一个 numpy `ndarray` 对象.
result = sess.run(product)
print(result)
# ==> [[ 12.]]

# 任务完成, 关闭会话.
sess.close()

[[12.]]