在学习深度学习等知识之前，首先得了解著名的框架TensorFlow里面的一些基础知识，下面首先看一下这个框架的一些基本用法。

import tensorflow as tf
a  = 3 # Python中普通的变量创建方式# Create a variable.
w  = tf.Variable([[ 0.5 ,  1.0 ]])  # tensorflow创建变量方式
x  = tf.Variable([[ 2.0 ], [ 1.0 ]])y  = tf.matmul(w, x)  # 矩阵内积  变量的操作
print (y)  # tensor  里面没有具体的值# variables have to be explicitly initialized before you can run Ops
# 初始化全局变量 w，x，y
init_op  = tf.global_variables_initializer()
# 计算图
with tf.Session() as sess:sess.run(init_op)print (y. eval ())  # 通过这种方式打印具体的值

得到的结果是：

Tensor("MatMul_2:0", shape=(1, 1), dtype=float32)
[[2.]]

通过上面可以看出，只是简单的一个矩阵的乘法，我们就写了这么多的代码，看起来比较麻烦，但是没有办法，要用这个框架就必须按照它的用法去用，但是在用这个框架来写深度学习里面的代码，那就不是很复杂了。上面的代码展示了TensorFlow框架的基本用法，导入库、变量定义、初始化变量、Session操作、然后才能进行具体的操作。

下面学习一下TensorFlow框架中一些函数的用法，可以和numpy库中的一些函数对比着学习。

from numpy  import int32
# float32 在TensorFlow最好使用这种格式# 创建都是0的矩阵
tf.zeros([ 3 ,  4 ], int32)   # ==> [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]tensor  = tf.constant([[ 1 ,  2 ,  3 ], [ 4 ,  5 ,  6 ]])
# 矩阵格式相似
tf.zeros_like(tensor)   # ==> [[0, 0, 0], [0, 0, 0]]# 矩阵元素都为1
tf.ones([ 2 ,  3 ], int32)   # ==> [[1, 1, 1], [1, 1, 1]]
tf.ones_like(tensor)   # ==> [[1, 1, 1], [1, 1, 1]]# Constant 1-D Tensor populated with value list.
# 创建一个常量，必须使用这种方式
tensor  = tf.constant([ 1 ,  2 ,  3 ,  4 ,  5 ,  6 ,  7 ])   # => [1 2 3 4 5 6 7]# Constant 2-D tensor populated with scalar value -1.
# 创建二维矩阵常量
tensor  = tf.constant( - 1.0 , shape = [ 2 ,  3 ])   # => [[-1. -1. -1.]#     [-1. -1. -1.]]# 创建间隔矩阵
tf.linspace( 10.0 ,  12.0 ,  3 , name = "linspace" )   # => [ 10.0  11.0  12.0]# 'start' is 3
# 'limit' is 18
# 'delta' is 3
# tf.range(start, limit, delta)  
tf. range ( 3 ,  18 ,  3 ) # ==> [3, 6, 9, 12, 15]

可以看出TensorFlow里面一些函数和numpy里面的用法差不多，下面看看TensorFlow中随机数的一些用法。

# 高斯分布的均值矩阵  指定均值和方差
norm  = tf.random_normal([ 2 ,  3 ], mean = - 1 , stddev = 4 )# Shuffle the first dimension of a tensor
c  = tf.constant([[ 1 ,  2 ], [ 3 ,  4 ], [ 5 ,  6 ]])# shuffle操作
shuff  = tf.random_shuffle(c)# Each time we run these ops, different results are generated
# 要执行这些操作的方法。推荐使用上面With结构
sess  = tf.Session()
print (sess.run(norm))
print (sess.run(shuff))

运行得到的结果是

[[-2.4004993   5.356218    0.51297414][-4.353016    2.234075   -4.2948236 ]]
[[1 2][3 4][5 6]]

下面来看一个使用TensorFlow完成打印0到4之间的数字这样的一个小栗子，在原生Python中很简单，主要看看在TensorFlow中的用法。

# 打印0到4之间的的值
state  = tf.Variable( 0 )  # 初始化常量0
new_value  = tf.add(state, tf.constant( 1 ))  # 执行加1操作
update  = tf.assign(state, new_value)   # 将new_value赋给state# Session计算块 
with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())print (sess.run(state))    for _  in range ( 3 ):sess.run(update)print (sess.run(state))

得到的结果是

0
1
2
3

下面再来看看在创建变量时将numpy里面的格式转换为tensor格式，但是并不推荐使用这种方法

import numpy as np
a  = np.zeros(( 3 , 3 ))# 将numpy里面的格式转换为tensor格式，并不推荐使用这种方法
# 推荐使用上面创建变量的方法
ta  = tf.convert_to_tensor(a) 
with tf.Session() as sess:print (sess.run(ta))

得到的结果是

[[0. 0. 0.][0. 0. 0.][0. 0. 0.]]

下面再来看看TensorFlow中占位符的用法

# 创建占位符，用的时候再具体赋值。
input1  = tf.placeholder(tf.float32)
input2  = tf.placeholder(tf.float32)
output  = tf.multiply(input1, input2)  # 矩阵元素相乘
with tf.Session() as sess:print (sess.run([output], feed_dict = {input1:[ 7. ], input2:[ 2. ]}))

得到的结果是

[array([14.], dtype=float32)]

总结，这篇博文包含了TensorFlow框架中一些常见的用法，但是肯定很多细节没有写全，只是写了一些大概的用法留作以后查看。