``````

In [1]:

import tensorflow as tf
import numpy as np

``````
``````

In [2]:

sess = tf.Session()

``````

# Calculate using Graph

``````

In [3]:

x_vals = np.array([1., 3., 5., 7., 9.])
x_data = tf.placeholder(tf.float32)
m_const = tf.constant(3.)

``````
``````

In [4]:

my_product = tf.multiply(x_data, m_const) # 3 * 変数 を表現している

``````
``````

In [5]:

for x_val in x_vals:
print(sess.run(my_product, feed_dict={x_data: x_val})) # feed_dict で placeholder に入る値を定義している

``````
``````

3.0
9.0
15.0
21.0
27.0

``````

# Layered graph

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In [6]:

# 供給するデータは 3*5 の行列
input_data = np.array([[1., 3., 5., 7., 9.],
[-2., 0., 2., 4., 6.],
[-6., -3., 0., 3., 6.]])
# 3*5 の行列を2つもつテンソル
x_vals = np.array([input_data, input_data+1])
x_data = tf.placeholder(tf.float32, shape=input_data.shape)

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In [7]:

x_vals

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Out[7]:

array([[[  1.,   3.,   5.,   7.,   9.],
[ -2.,   0.,   2.,   4.,   6.],
[ -6.,  -3.,   0.,   3.,   6.]],

[[  2.,   4.,   6.,   8.,  10.],
[ -1.,   1.,   3.,   5.,   7.],
[ -5.,  -2.,   1.,   4.,   7.]]])

``````
``````

In [8]:

# 定数項
c0 = tf.constant([[1.],[0.],[-1.],[2.],[4.],])
c1 = tf.constant([[2.]])
c2 = tf.constant([[10.]])

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``````

In [9]:

# 演算を設定
prod1 = tf.matmul(x_data, c0)
prod2 = tf.matmul(prod1, c1)

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``````

In [10]:

for x_val in x_vals:

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``````

[[ 102.]
[  66.]
[  58.]]
[[ 114.]
[  78.]
[  70.]]

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In [ ]:

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