資訊專欄INFORMATION COLUMN
python
import tensorflow as tf
a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)
with tf.Session() as sess:
print("a: %i" % sess.run(a))
print("b: %i" % sess.run(b))
print("Addition with constants: %i" % sess.run(a+b))
print("Multiplication with constants: %i" % sess.run(a*b))
在這個例子中，我們定義了兩個常量a和b，然后使用TensorFlow的Session來執行加法和乘法運算。在Session中，我們使用sess.run()方法來執行操作。
現在，我們將進一步探索TensorFlow的功能。我們將使用MNIST手寫數字數據集來訓練一個簡單的神經網絡。下面是代碼：
python
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# Load MNIST dataset
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
# Define input and output placeholders
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
# Define weights and biases
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
# Define model
y_pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
# Define loss function
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.log(y_pred), reduction_indices=[1]))
# Define optimizer
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
# Initialize variables
init = tf.global_variables_initializer()
# Start session and train model
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys})
# Evaluate model
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pred, 1), tf.argmax(y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print("Accuracy: %f" % sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels}))
在這個例子中，我們首先加載了MNIST數據集，然后定義了輸入和輸出的占位符。我們還定義了權重和偏置，以及模型和損失函數。我們使用梯度下降優化器來訓練模型，并在1000個迭代后評估模型的準確性。
這只是TensorFlow的一小部分功能，但它足以讓你開始使用這個強大的框架?？焖偃腴TTensorFlow并不難，但要成為一個TensorFlow專家需要不斷學習和實踐。
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