说明:如果只是为了入门学习TensorFlow框架,个人觉得,没必要上来就整GPU版本(主要是那个太复杂,安装真让人劝退 ),所以本文记录的是直接在pycharm里安装tensorflow,并运行demo。
21.6月更新说明:tensorflow支持Python3.7及以上版本,但是3.7版本貌似只支持3.7.9,所以大家可以下载Python3.7.9或3.8及以上版本,注意还得是64位,其他的安装步骤类似下面的讲解
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
assert tf.__version__.startswith('2.')
# 1.创建计算图阶段
# 创建2个输入端子,指定类型和名字
a_ph = tf.placeholder(tf.float32, name='variable_a')
b_ph = tf.placeholder(tf.float32, name='variable_b')
# 创建输出端子的运算操作,并命名
c_op = tf.add(a_ph, b_ph, name='variable_c')
# 2.运行计算图阶段
# 创建运行环境
sess = tf.InteractiveSession()
# 初始化操作也需要作为操作运行
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init) # 运行初始化操作,完成初始化
# 运行输出端子,需要给输入端子赋值
c_numpy = sess.run(c_op, feed_dict={
a_ph: 2., b_ph: 4.})
# 运算完输出端子才能得到数值类型的c_numpy
print('a+b=', c_numpy)
下面说一点自己遇到的坑
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/174405.html原文链接:https://javaforall.cn