#使用tensorflow完成一次线性函数的计算
import tensorflow as tf
import numpy as np

#声明matrix1为TensorFlow的一个1*2的行向量
matrix1 = tf.constant([[3.,3.]])
#声明matrix2为TensorFlow的一个2*1的列向量
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])

#用product将上述两个算子相乘，作为新算例
product = tf.matmul(matrix1,matrix2)
#继续将product与一个标量2.0求和拼接，作为最终的linear算例
linear = tf.add(product,tf.constant(2.0))

#直接在会话中执行linear算例，相当于将上面所有单独的算例拼接成流程图来执行
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(linear)
    print(result)



2704d3184c08f31d913c06a4229d953beeecc3b7
<mask token>

<mask token>
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(linear)
    print(result)

<mask token>
matrix1 = tf.constant([[3.0, 3.0]])
matrix2 = tf.constant([[2.0], [2.0]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
linear = tf.add(product, tf.constant(2.0))
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(linear)
    print(result)

import tensorflow as tf
import numpy as np
matrix1 = tf.constant([[3.0, 3.0]])
matrix2 = tf.constant([[2.0], [2.0]])
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
linear = tf.add(product, tf.constant(2.0))
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(linear)
    print(result)

#使用tensorflow完成一次线性函数的计算
import tensorflow as tf
import numpy as np

#声明matrix1为TensorFlow的一个1*2的行向量
matrix1 = tf.constant([[3.,3.]])
#声明matrix2为TensorFlow的一个2*1的列向量
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])

#用product将上述两个算子相乘，作为新算例
product = tf.matmul(matrix1,matrix2)
#继续将product与一个标量2.0求和拼接，作为最终的linear算例
linear = tf.add(product,tf.constant(2.0))

#直接在会话中执行linear算例，相当于将上面所有单独的算例拼接成流程图来执行
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(linear)
    print(result)


