这篇文章主要讲TensorFlow中的Session的用法以及Variable。
Session会话控制
Session是TensorFlow为了控制和输出文件的执行语句，运行session.run()就能获得运算结果或者部分运算结果。我们在这里使用一个简单的矩阵相乘的例子来解释Session的两个用法。
首先我们要加载TensorFlow并建立两个矩阵以及两个矩阵所做的运算。这里我们建立一个一行两列的matrix1和一个两行一列的matrix2,让它们做矩阵的乘法。tf.matmul相当于numpy中的dot方法，都是做矩阵的product。
import tensorflow as tf matrix1 = tf.constant([[2, 2]]) matrix2 = tf.constant([[2], [2]]) product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
接下来我们使用第一种会话控制Session来激活product并得到计算结果：
sess = tf.Session() result = sess.run(product) print(result) sess.close()
运行结果为：[[8]]
还有另外一种Session的打开模式同样可以激活product：
with tf.Session() as sess: result2 = sess.run(product) print(result2)
运行结果同样是[[8]]。在这里我们不需要我们单独做sess.close()的操作。
variable变量
与python的变量不同，在TensorFlow中如果我们要定义一个变量，必须使用tf.Variable()来定义它才是个变量，括号中可以包含的参数有变量的值，变量的名称等。这里我们用一个简单的加法运算来解释变量的用法。
首先导入tensorflow并定义变量state, 常量one,以及运算方法tf.add, tf.assign
import tensorflow as tf state = tf.Variable(0, name='counter') # 输出变量名 print(state.name) one = tf.constant(1) new_value = tf.add(state, one) # 将new_value加载到state里面，这时state的值就是new_value update = tf.assign(state, new_value)
我们可以将变量打印出来得到变量的信息：
init = tf.global_variables_initializer()
接下来我们就要用Session来将变量激活进行运算，并打印出state的结果：
with tf.Session() as sess: sess.run(init) for _ in range(3): sess.run(update) print(sess.run(state))
这里我们让update运行3次，也就是做3次加法，运行结果为：
以上这篇TensorFlow Session会话控制&Variable变量详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。