Tensorflow2.0学习（1）： Tensorflow1与Tensorflow2的简单区别

本文主要是介绍Tensorflow2.0学习（1）： Tensorflow1与Tensorflow2的简单区别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

实例：1 + 1/2 + 1/2^2 + 1/2^3 + … + 1/2^50

tensorflow1

• 导包，看版本

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

• 定义变量

x = tf.Variable(0.)
y = tf.Variable(1.)

• 定义计算图

# x =  x + y
add_op = x.assign(x + y)
# y = y / 2
div_op = y.assign(y / 2)

• t1需要打开会话执行计算图

with tf. Session() as sess:  # 打开会话sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 初始会话for iteration in range(50):sess.run(add_op)sess.run(div_op)print(x.eval()) # x为variable对象，用eval函数调取真实值 或者：sess.eval(x)

tensorflow2

• 导包看版本

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

• 定义变量

x = tf.constant(0.)
y = tf.constant(1.)

• 直接执行操作，无需开启会话

for iteration in range(50):x = x + yy = y / 2
print(x) # 产生x为tf.Tensor
print(x.numpy())# 用numpy将格式转换为正常实数

这篇关于Tensorflow2.0学习（1）： Tensorflow1与Tensorflow2的简单区别的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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