tensorflow中的图（02-1）

由于tensorflow版本迭代较快且不同版本的接口会有差距，我这里使用的是1.14.0的版本

安装指定版本的方法：pip install tensorflow==1.14.0      如果你之前安装高版本（比如2.1.0），它会自动把高版本卸载掉


import tensorflow as tf

m1=tf.constant([[3,3]])   #创建一个常量op

m2=tf.constant([[2],[3]])

product=tf.matmul(m1,m2)    #创建一个矩阵乘法op，把m1和m2传入

print (product)    #这里将输出一个Tensor

#定义一个会话1，启动默认图

sess=tf.Session()  #旧版本

result=sess.run(product)    #调用run方法来执行矩阵乘法

print(result)

sess.close()

#另一种定义会话的方式（常用）

with tf.Session() as sess:

    result=sess.run(product)

    print(result)

目录：

1. tensorflow简介、目录
2. tensorflow中的图（02-1）
3. tensorflow变量的使用（02-2）
4. tensorflow中的Fetch、Feed（02-3）
5. tensorflow版helloworld---拟合线性函数的k和b（02-4）
6. tensorflow非线性回归（03-1）
7. MNIST手写数字分类simple版（03-2）
8. 二次代价函数、交叉熵(cross-entropy)、对数似然代价函数（log-likelihood cost）(04-1)
9. 多层网络通过防止过拟合，增加模型的准确率（04-2）
10. 修改优化器进一步提升准确率（04-3）
11. 手写数字识别-卷积神经网络cnn（06-2）
12. 循环神经网络rnn与长短时记忆神经网络简述（07-2）
13. 循环神经网络lstm代码实现（07-3）
14. tensorflow模型保存和使用08
15. 下载inception v3  google训练好的模型并解压08-3
16. 使用inception v3做各种图像分类识别08-4
17. word2vec模型训练简单案例
18. word2vec+textcnn文本分类简述及代码