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Data Science Workshop Dev
簡單資料流圖程式
import tensorflow as tf
tf.__version__
'2.4.0'
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
# TensorFlow程式 正反推 資料流圖
# 輸入
input_a = tf.constant(2.0,name="input_a")
input_b = tf.constant(4.0,name="input_b")
# 操作
node_mul = tf.multiply(input_a,input_b,name="mul_a_b")
node_add = tf.add(input_a,input_b,name="add_a_b")
node_add_output = tf.add(node_mul,node_add,name="node_add_output")
input_a,input_b,node_add,node_mul,node_add_output
(<tf.Tensor 'input_a:0' shape=() dtype=float32>,
<tf.Tensor 'input_b:0' shape=() dtype=float32>,
<tf.Tensor 'add_a_b:0' shape=() dtype=float32>,
<tf.Tensor 'mul_a_b:0' shape=() dtype=float32>,
<tf.Tensor 'node_add_output:0' shape=() dtype=float32>)
with tf.compat.v1.Session() as sess:
# (2.0*4.0)+(2.0+4.0)
print(sess.run(node_add_output))
14.0
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備注
工匠精神,精益求精,踏實學習,再接再厲 O(∩_∩)O
歡迎各位同學一起來交流學習心得!