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- import tensorflow.compat.v1 as tf
- tf.disable_v2_behavior() # 使用静态图模式运行以下代码
- assert tf.__version__.startswith('2.')
- # 1.创建计算图阶段
- # 创建2个输入端子，指定类型和名字
- a_ph = tf.placeholder(tf.float32, name='variable_a')
- b_ph = tf.placeholder(tf.float32, name='variable_b')
- # 创建输出端子的运算操作，并命名
- c_op = tf.add(a_ph, b_ph, name='variable_c')
- # 2.运行计算图阶段
- # 创建运行环境
- sess = tf.InteractiveSession()
- # 初始化操作也需要作为操作运行
- init = tf.global_variables_initializer()
- sess.run(init) # 运行初始化操作，完成初始化
- # 运行输出端子，需要给输入端子赋值
- c_numpy = sess.run(c_op, feed_dict={a_ph: 2., b_ph: 4.})
- # 运算完输出端子才能得到数值类型的c_numpy
- print('a+b=',c_numpy)
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