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TensorFlowを使って算数①

メモ

qiita.com

前々から機械学習に興味があったけど、良く分からないままサンプルを実行して満足していました。 しかし、それではいかんと考えて上記のqiitaの記事にあった算数を実行して、コメントで処理の流れを説明しました。記事の方がしっかり記述されているので意味がない

メモ代わりみたいなもんです。

実行環境はPython3です。

import tensorflow as tf


def x2_plus_b(x, b):
    # 関数の第一引数 x を出力する _x という名前の定数型のopを定義
    _x = tf.constant(x)
    # 関数の第二引数 b を出力する _b という名前の定数型のopを定義
    _b = tf.constant(b)
    # resultに_xの2乗を代入
    result = tf.square(_x)
    # resultに_bを加算
    result = tf.add(result, _b)
    # resultを返す
    return result


if __name__ == '__main__':
    # 実行
    # Session オブジェクトを作成し、sessという別名をつける
    with tf.Session() as sess:
        # resultにsess.runで x2_plus_b を実行し、結果を result に代入する。角括弧をつけて行列とする?
        result = sess.run([x2_plus_b(2., 3.)])
        # print 関数で出力
        print(result)

実行結果

[7.0]

角括弧のところ調べたけど、会っているのか自信がないです。説明プリーズ。