import tensorflow.compat.v1 as tf

tf.disable_v2_behavior()
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
# TensorFlow常量、变量和占位符


#声明一个标量常量
t1=tf.constant(4)
#声明一个向量常量
t2=tf.constant([4,3,2])#注意要用中括号
#创建一个所有元素为0的张量
t3=tf.zeros([3,3],tf.int32)#后面的类型可以自定义
#创建一个都为1的张量
t4=tf.ones([3,3],tf.int64)
#生成一个从初值到终值等差排布的序列
t5=tf.linspace(1,5,1)
#生成一个从初值到终值递增序列
t6=tf.range(1,5,1)#注意，序列中不包括最终的终值


#变量
bias=tf.Variable(tf.zeros([100,100]))
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    sess.run(bias.initializer)#变量需要初始化


#tensorflow占位符，它用于把数据提供给计算图
x=tf.placeholder("float")
y=2*x
data=tf.random_uniform([4,5],10)
with tf.compat.v1.Session as sess:
    x_data=sess.run(data)
    print(sess.run(y,feed_dict={x:x_data}))