En el artículo anterior se explico la instalación y mostrar un "hola mundo" desde TensorFlow.
En este artículo se explicará el uso de constantes y variables, al principio con un arreglo de 1 dimensión de 4 elementos, como se convierte un arreglo numpy a un objeto TensorFlow y mostrar sus elementos; luego se muestra como manejar la ecuación y = x+1 con x = 9.
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En este artículo se explicará el uso de constantes y variables, al principio con un arreglo de 1 dimensión de 4 elementos, como se convierte un arreglo numpy a un objeto TensorFlow y mostrar sus elementos; luego se muestra como manejar la ecuación y = x+1 con x = 9.
Manejo de un arreglo de una dimensión con tensorflow¶
In [1]:
#Se importa numpy y tensorflow
importnumpyasnp
importtensorflowastf
In [2]:
#Se crea un arreglo de una dimensión
tensor_1d=np.array([5.7,2,8.0,25.99])
In [3]:
#Se imprime el arreglo
print(tensor_1d)
In [4]:
#Se imprime el último elemento del arreglo -> 25.99
print(tensor_1d[-1])
In [5]:
#Dimensiones del arreglo -> 1 dimensión
tensor_1d.ndim
Out[5]:
In [6]:
#Cantidad de elementos del arreglo -> 4 elementos
tensor_1d.shape
Out[6]:
In [7]:
#Tipo de los elementos que contiene el arreglo ->float64
tensor_1d.dtype
Out[7]:
In [8]:
#Convierte el arreglo a un objeto tensorflow
tf_tensor=tf.convert_to_tensor(tensor_1d,dtype=tf.float64)
In [9]:
# tipo tensor, constante, 4 elementos y de tipo float64
tf_tensor
Out[9]:
In [10]:
# Se inicia sesión tensorflow y se corre la la impresión de los elementos
withtf.Session()assess:
print(sess.run(tf_tensor))
print(sess.run(tf_tensor[-1]))
Ahora se va a realizar un cálculo de una ecuación con unas variables:¶
In [13]:
#Se define el valor de la constante x = 1
x=tf.constant(1,name='x')
In [14]:
#Se define el valor de la variable y = x+9
y=tf.Variable(x+9,name='y')
In [16]:
#Se imprime el valor de y, que devuelve el tipo de objeto tensor flow, la variable y, no tiene elementos
#y es de tipo int32.
print(y)
Para que funcione se tiene que crear la sesión y ejecutar run¶
In [20]:
# Inicializa todas las variables
model=tf.global_variables_initializer()
In [22]:
#Se inicia la sesión, se corre model y luego y. El resultado es y -> 10
withtf.Session()assession:
session.run(model)
print(session.run(y))
In [ ]: