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tf.ConfigProto()主要的作用是配置tf.Session的运算方式，比如gpu运算或者cpu运算参数：参数作用log_device_placement是否打印设备分配日志inter_op_parallelism_threads设置线程一个操作内部并行运算的线程数，比如矩阵乘法，如果设置为０，则表示以最优的线程数处理intra_op_parallelism_threads设置多个操作并行

tf.log(y) 计算元素 y 的自然对, y=ex计算出x返回一个张量,与 y 具有相同的类型.tensor = tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0]], dtype=tf.float32)tensor_log = tf.log(tensor)sess = tf.InteractiveSession()print(sess.run(tensor))

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tf.nn.softmax参数详解以及作用tf.nn.softmax(logits,axis=None,name=None,dim=None)logits：一个非空的Tensor。必须是下列类型之一：half， float32，float64axis：将在其上执行维度softmax。默认值为-1，表示最后一个维度name：操作的名称(可选)dim：axis的已弃用的别名返回：一个Tensor，与l

TensorFlow与我们正常的编程思维略有不同：先预定义一些操作/占位符构建graph，所有的操作op和变量都视为节点,TensorFlow中的语句不会立即执行；当构建完graph图后，需要在一个session会话中启动图，启动的第一步是创建一个Session对象。等到开启会话session的时候，才会执行session.run()中的语句。在执行session.run()时，tensorflo