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Data Science Workshop Dev

 

简单数据流图程序

import tensorflow as tf
tf.__version__

'2.4.0'

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

# TensorFlow程序 正反推 数据流图
# 输入
input_a = tf.constant(2.0,name="input_a")
input_b = tf.constant(4.0,name="input_b")

# 操作
node_mul = tf.multiply(input_a,input_b,name="mul_a_b")
node_add = tf.add(input_a,input_b,name="add_a_b")

node_add_output = tf.add(node_mul,node_add,name="node_add_output")

input_a,input_b,node_add,node_mul,node_add_output

(<tf.Tensor 'input_a:0' shape=() dtype=float32>,
 <tf.Tensor 'input_b:0' shape=() dtype=float32>,
 <tf.Tensor 'add_a_b:0' shape=() dtype=float32>,
 <tf.Tensor 'mul_a_b:0' shape=() dtype=float32>,
 <tf.Tensor 'node_add_output:0' shape=() dtype=float32>)

with tf.compat.v1.Session() as sess:
    # (2.0*4.0)+(2.0+4.0)
    print(sess.run(node_add_output))

14.0

 

相关链接

• 阿里云人工智能助理工程师认证（ACA）
• 阿里云 天池

 

备注

工匠精神，精益求精，踏实学习，再接再厉 O(∩_∩)O
欢迎各位同学一起来交流学习心得！