动态图是 TensorFlow 中的一种编程模型，它允许你在运行时动态地构建计算图。以下是一些关于 TensorFlow 动态图教程的要点。

  • 动态图的优势：

    • 更高的灵活性
    • 更简单的代码结构
    • 更好的调试能力

  • 动态图的基本概念：

    • Tensor：动态图中的数据元素。
    • Operation：动态图中的计算操作。
    • Graph：动态图中的计算结构。

  • 如何使用动态图：

    • 使用 tf.Graph() 创建一个新的图。
    • 使用 tf Operation 添加计算操作。
    • 使用 tf.Session() 运行图。

  • 示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建一个图
g = tf.Graph()

with g.as_default():
    # 创建一个张量
    a = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])
    b = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]])
    # 创建一个矩阵乘法操作
    c = tf.matmul(a, b)

    # 运行图
    with tf.Session() as sess:
        result = sess.run(c)
        print(result)

TensorFlow 动态图