Tensorflow的计算图是怎样的

这篇文章将为大家详细讲解有关Tensorflow的计算图是怎样的，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

TensorFlow哲学

separates definition of computations from their execution

对定义计算和计算的执行做了分离。

tensorflow的编程和以往接触的编程方式有很大差异。以前的编程，无论是编译类型语言还是动态解释型语言，变量计算后，就会得到结果，比如c=a+b，当执行完语句后，就会得到c的值。

1import tensorflow as tf 
2a = tf.add(3, 5)

接下来，我们打印 a，看看发生什么：

1print (a) 
2Tensor("Add:0", shape=(), dtype=int32)

这就验证了之前所说，计算图和执行计算图做了严格的分离，所以此时打印得不到a值。

如何得到a值？

1with tf.Session() as sess:
2    print(sess.run(a))

关于Tensorflow的计算图是怎样的就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。