TensorFlow跟Python融合的很好了

TensorFlow跟Python融合的很好了，非常好用，基本可以理解为是一个GPU版，带自动微分的Numpy。若Numpy也支持GPU，也支持自动微分，估计就一统AI框架天下了，可以Numpy团队没有那么多资源，也没有那么大的野心...看看代码吧

import os
import tensorflow as tf

a = tf.constant([[1,2],[3,4]])
print(a)
# 支持广播，把Python对象1自动转换为tf.Tensor对象
b = tf.add(a, 1)
print(b)

# 支持运算符重载，TensorFlow tf.math 运算自动会将 Python 对象和 NumPy 数组转换为 tf.Tensor 对象
c = a * b #逐元素相乘 element-wise multiplication
print(c)

# TensorFlow可以很好的配合NumPy使用。NumPy运算接受 tf.Tensor 参数。
import numpy as np 
d = np.multiply(a,b)
print(d)

#tf.Tensor.numpy()方法会以 NumPy ndarray 的形式返回该对象的值
print(c)
print(c.numpy())

#Python控制流跟tf.Tensor对象融合的很好
def fizzbuzz(max_num):
    max_num = tf.convert_to_tensor(max_num)
    for num in range(1, max_num.numpy()+1):
        num = tf.constant(num)
        if int(num%3) == 0 and int(num%5) == 0:
            print("FizzBuzz")
        elif int(num%3) == 0:
            print("Fizz")
        elif int(num%5) == 0:
            print("Buzz")
        else:
            print(num.numpy())
fizzbuzz(25)