In [1]:

    

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)


    

    




1.2.0

In [5]:

    

a = tf.constant(120, name="a")
b = tf.constant(130, name="b")
c = tf.constant(140, name="c")


    

In [6]:

    

print(a)


    

    




Tensor("a_2:0", shape=(), dtype=int32)

In [7]:

    

v = tf.Variable(0, name="v")


    

In [9]:

    

calc_op = a + b + c


    

In [11]:

    

assign_op = tf.assign(v, calc_op) #변수에 할당할떄에는 assign함수를 사용한다.


    

In [14]:

    

with tf.Session() as sess:
#     sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sess.run(assign_op) #이렇게 할경우 변수 초기화를 안해줘도 된다. #이부분이 실행되야 할당이 되는 것이다. 
    print(sess.run(v))


    

    




390

In [18]:

    

a = tf.placeholder(shape=[3], dtype=tf.int32) #shape가 [3]은 [1,2,3] 이런것을 뜻함


    

In [19]:

    

b = tf.constant(2)


    

In [20]:

    

x2_op = a * b


    

In [22]:

    

with tf.Session() as sess:
    x2_op_val = sess.run(x2_op, feed_dict={a:[1,2,3]})
    print(x2_op_val)
    x2_op_val = sess.run(x2_op, feed_dict={a:[10,20,30]})
    print(x2_op_val)


    

    




[2 4 6]
[20 40 60]

In [ ]: