MNIST交互式环境
文档中的 Python 示例使用一个会话 Session 来 启动图, 并调用 Session.run() 方法执行操作.
为了便于使用诸如 IPython 之类的 Python 交互环境, 可以使用InteractiveSession 代替Session类, 使用 Tensor.eval()和 Operation.run() 方法代替 Session.run(). 这样可以避免使用一个变量来持有会话.
# 进入一个交互式 TensorFlow 会话.
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.Variable([1.0, 2.0])
a = tf.constant([3.0, 3.0])
# 使用初始化器 initializer op 的 run() 方法初始化 'x'
x.initializer.run()
# 增加一个减法 sub op, 从 'x' 减去 'a'. 运行减法 op, 输出结果
sub = tf.sub(x, a)
print (sub.eval())#原本是要通过run(sub)返回一个结果的，现在可以直接输出
# ==> [-2. -1.]
Tensor
# 创建一个变量, 初始化为标量 0.
state = tf.Variable(0, name="counter")
# 创建一个 op, 其作用是使 state 增加 1
one = tf.constant(1)
new_value = tf.add(state, one)
update = tf.assign(state, new_value)
# 启动图后, 变量必须先经过`初始化` (init) op 初始化,
# 首先必须增加一个`初始化` op 到图中.
init_op = tf.initialize_all_variables()#定义了一个方法，需要run才能执行
# 启动图, 运行 op
with tf.Session() as sess: #启动了一个可以自动关闭的session
# 运行 'init' op
sess.run(init_op)
# 打印 'state' 的初始值
print (sess.run(state))
# 运行 op, 更新 'state', 并打印 'state'
for _ in range(3):
sess.run(update)
print (sess.run(state))
# 输出:
# 0
# 1
# 2
# 3
通常会将一个统计模型中的参数表示为一组变量. 例如, 你可以将一个神经网络的权重作为某个变量存储在一个 tensor 中. 在训练过程中, 通过重复运行训练图, 更新这个 tensor.
Feed
TensorFlow 还提供了 feed 机制, 该机制 可以临时替代图中的任意操作中的 tensor 可以对图中任何操作提交补丁, 直接插入一个 tensor.
feed 使用一个 tensor 值临时替换一个操作的输出结果. 你可以提供 feed 数据作为run() 调用的参数. feed 只在调用它的方法内有效, 方法结束, feed 就会消失. 最常见的用例是将某些特殊的操作指定为 "feed" 操作, 标记的方法是使用tf.placeholder()为这些操作创建占位符.
input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
output = tf.mul(input1, input2)
with tf.Session() as sess:
print (sess.run([output], feed_dict={input1:[7.], input2:[2.]}))#将两个数组分别赋值给两个占位符
# 输出:
# [array([ 14.], dtype=float32)]
for a larger-scale example of feeds. 如果没有正确提供 feed, placeholder() 操作将会产生错误.
