import tensorflow as tf

# 创建一个常量 op, 产生一个 1x2 矩阵. 这个 op 被作为一个节点
# 加到默认图中.
#
# 构造器的返回值代表该常量 op 的返回值.
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])

# 创建另外一个常量 op, 产生一个 2x1 矩阵.
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])

# 创建一个矩阵乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作为输入.
# 返回值 'product' 代表矩阵乘法的结果.
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

# 启动默认图.
sess = tf.Session()

# 调用 sess 的 'run()' 方法来执行矩阵乘法 op, 传入 'product' 作为该方法的参数. 
# 上面提到, 'product' 代表了矩阵乘法 op 的输出, 传入它是向方法表明, 我们希望取回
# 矩阵乘法 op 的输出.
#
# 整个执行过程是自动化的, 会话负责传递 op 所需的全部输入. op 通常是并发执行的.
# 
# 函数调用 'run(product)' 触发了图中三个 op (两个常量 op 和一个矩阵乘法 op) 的执行.
#
# 返回值 'result' 是一个 numpy `ndarray` 对象.
result = sess.run(product)
print(result)
# ==> [[ 12.]]

# 任务完成, 关闭会话.
sess.close()

# Session 对象在使用完后需要关闭以释放资源. 除了显式调用 close 外, 也可以使用 "with" 代码块 来自动完成关闭动作.
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run([product])
    print(result)

# 在实现上, TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU). 一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测. 如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.
# 如果机器上有超过一个可用的 GPU, 除第一个外的其它 GPU 默认是不参与计算的. 为了让 TensorFlow 使用这些 GPU, 你必须将 op 明确指派给它们执行. with...Device 语句用来指派特定的 CPU 或 GPU 执行操作:
with tf.Session() as sess:
    with tf.device("/cpu:0"):
        matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])
        matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])
        product = tf.matmul(matrix1, matrix2)
        result = sess.run(product)
        print(result)

# 进入一个交互式 TensorFlow 会话.
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()

x = tf.Variable([1.0, 2.0])
a = tf.constant([3.0, 3.0])

# 使用初始化器 initializer op 的 run() 方法初始化 'x' 
x.initializer.run()

# 增加一个减法 sub op, 从 'x' 减去 'a'. 运行减法 op, 输出结果 
sub = tf.subtract(x, a)
print(sub.eval())
# ==> [-2. -1.]

# 创建一个变量, 初始化为标量 0.
state = tf.Variable(0, name="counter")

# 创建一个 op, 其作用是使 state 增加 1
one = tf.constant(1)
new_value = tf.add(state, one)
update = tf.assign(state, new_value)

# 启动图后, 变量必须先经过`初始化` (init) op 初始化,
# 首先必须增加一个`初始化` op 到图中.
init_op = tf.global_variables_initializer()

# 启动图, 运行 op
with tf.Session() as sess:
  # 运行 'init' op
  sess.run(init_op)
  # 打印 'state' 的初始值
  print(sess.run(state))
  # 运行 op, 更新 'state', 并打印 'state'
  for _ in range(3):
    sess.run(update)
    print(sess.run(state))

# 输出:

# 0
# 1
# 2
# 3

# 代码中 assign() 操作是图所描绘的表达式的一部分, 正如 add() 操作一样. 所以在调用 run() 执行表达式之前, 它并不会真正执行赋值操作.
# 通常会将一个统计模型中的参数表示为一组变量. 例如, 你可以将一个神经网络的权重作为某个变量存储在一个 tensor 中. 在训练过程中, 通过重复运行训练图, 更新这个 tensor.

input1 = tf.constant(3.0)
input2 = tf.constant(2.0)
input3 = tf.constant(5.0)
intermed = tf.add(input2, input3)
mul = tf.multiply(input1, intermed)

with tf.Session() as sess:
    result = sess.run([mul, intermed])
    print(result)

# 输出:
# [array([ 21.], dtype=float32), array([ 7.], dtype=float32)]

input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2 = tf.placeholder(tf.float32)
output = tf.multiply(input1, input2)

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run([output], feed_dict={input1:[7.], input2:[2.]}))

# 输出:
# [array([ 14.], dtype=float32)]

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个点.
x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100)) # 随机输入
# y = 0.1 * x_0 + 0.2 * x_1 + 0.3
y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300

# 构造一个线性模型
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0))
y = tf.matmul(W, x_data) + b

# 损失函数 - 最小化方差
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.5)
train = optimizer.minimize(loss)

# 初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()

# 启动图 (graph)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    
    # 拟合平面
    for step in range(0, 201):
        sess.run(train)
        if step % 20 == 0:
            print(step, sess.run(W), sess.run(b))

# 得到最佳拟合结果 W: [[0.100  0.200]], b: [0.300]