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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()


'''
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("/gpu:1"): 
 matrix1 = tf.constant([[3., 3.]]) 
 matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]]) 
 product = tf.matmul(matrix1, matrix2) 
 ...
设备用字符串进行标识. 目前支持的设备包括:

"/cpu:0": 机器的 CPU.
"/gpu:0": 机器的第一个 GPU, 如果有的话.
"/gpu:1": 机器的第二个 GPU, 以此类推.

'''