如何用tensorflow來實現(xiàn)一個helloworld程序

這篇文章將為大家詳細講解有關如何用tensorflow來實現(xiàn)一個helloworld程序，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。

下面介紹如何用tensorflow來實現(xiàn)一個helloworld程序，并介紹常見的概念。

小程先給出helloworld的代碼，再介紹概念，以及代碼的執(zhí)行。

（1）helloworld代碼

使用tensorflow編寫helloworld，可以這樣寫：

import tensorflow as tf

hello = tf.constant("hello world")

with tf.Session() as sess:

    print(sess.run(hello))

tensorflow的使用，是“曲折的”，比如需要創(chuàng)建一個Session來運行。對于這種使用規(guī)則，讀者也只能去理解與適應。

以上是hellowrold的簡單代碼，雖說簡單，但也已經(jīng)涉及到一些重要的概念。

（2）重要概念

（a）張量

tensor，可以翻譯為張量。

在tensorflow的代碼中，到處是張量。

張量，可以理解為任意維度的數(shù)組。

零維數(shù)組就是常量（標量），比如上面代碼中的hello，就是零維張量，即常量。

一維數(shù)組，就是矢量。

二維數(shù)組，就是矩陣。

常量跟變量，都是張量。

（b）指令

指令是用來操作（創(chuàng)建、銷毀等）張量的。

tensorflow的代碼中，基本都是指令的使用，比如上面代碼中的tf.constant()就是一個指令。

（c）圖

圖，就是數(shù)據(jù)流圖，也是flow的翻譯。

tensorflow的程序必定要有一個到多個圖，如果不指定則使用默認圖。

圖把張量跟指令組織在一起。

圖由結點跟邊構成，指令是結點，張量是邊。

指令（結點）操作張量（邊），張量是后續(xù)指令的輸入。

tensorflow程序，很大一部分工作，都是在構建圖，然后再用session來運行。

（d）會話

構建圖之后，需要用會話來運行。

tf.Session()得到會話。

（3）概念的使用

編寫tensorflow程序，就是使用以上介紹的重要概念。

基本上，編寫tensorflow程序，就是做兩件事。

一是構建圖，也就是把結點（指令）跟邊（張量）構建好。

二是運行圖，也就是用session來評估圖中的元素。

（4）執(zhí)行tensorflow程序

最后，使用tensorflow編寫程序后，就是執(zhí)行它了。

這個小程在之前就有介紹，讀者可以關注“廣州小程”微信公眾號并查閱相關文章。

由于tensorflow程序是python程序，所以按python程序來執(zhí)行就可以了。

比如，對于上面的helloworld程序，小程在本地終端上執(zhí)行了一下，表現(xiàn)是這樣的： 

在本地終端執(zhí)行tensorflow是有提前的，需要把環(huán)境準備好，這個小程之前已經(jīng)詳細介紹過了。

如果沒有本地終端環(huán)境，是不是就執(zhí)行不了了呢？也不是，因為讀者可以借別人的環(huán)境來執(zhí)行。

比如，google提供了執(zhí)行tensorflow程序的環(huán)境，讀者只需要在瀏覽器上寫好代碼，就可以提交執(zhí)行。這個頁面的地址是： 
https://colab.research.google.com/notebooks/mlcc/hello_world.ipynb?hl=zh-cn#scrollTo=Bl1nAshab6m5

在瀏覽器上執(zhí)行這個helloworld程序，可以看到這樣的輸出： 

關于如何用tensorflow來實現(xiàn)一個helloworld程序就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。