标签：sess 入门 人工智能 求和 variable tf ph numpy 端子

代码实现：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior() # 使用静态图模式运行以下代码
assert tf.__version__.startswith('2.')

# 1.创建计算图阶段
# 创建2个输入端子，指定类型和名字
a_ph = tf.placeholder(tf.float32, name='variable_a')
b_ph = tf.placeholder(tf.float32, name='variable_b')
# 创建输出端子的运算操作，并命名
c_op = tf.add(a_ph, b_ph, name='variable_c')

# 2.运行计算图阶段
# 创建运行环境
sess = tf.InteractiveSession()
# 初始化操作也需要作为操作运行
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init) # 运行初始化操作，完成初始化
# 运行输出端子，需要给输入端子赋值
c_numpy = sess.run(c_op, feed_dict={a_ph: 2., b_ph: 4.})
# 运算完输出端子才能得到数值类型的c_numpy
print('a+b=',c_numpy)

执行结果：

标签：sess,入门,人工智能,求和,variable,tf,ph,numpy,端子
来源： https://www.cnblogs.com/huanghanyu/p/13141341.html

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