import tensorflow as tf

# 建立一個常量 op, 產生一個 1x2 矩陣. 這個 op 被作為一個節點
# 加到預設圖中.
#
# 構造器的返回值代表該常量 op 的返回值.
matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])

# 建立另外一個常量 op, 產生一個 2x1 矩陣.
matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])

# 建立一個矩陣乘法 matmul op , 把 'matrix1' 和 'matrix2' 作為輸入.
# 返回值 'product' 代表矩陣乘法的結果.
product = tf.matmul(matrix1, matrix2)

# 啟動預設圖.
sess = tf.Session()

# 呼叫 sess 的 'run()' 方法來執行矩陣乘法 op, 傳入 'product' 作為該方法的引數. 
# 上面提到, 'product' 代表了矩陣乘法 op 的輸出, 傳入它是向方法表明, 我們希望取回
# 矩陣乘法 op 的輸出.
#
# 整個執行過程是自動化的, 會話負責傳遞 op 所需的全部輸入. op 通常是併發執行的.
# 
# 函式呼叫 'run(product)' 觸發了圖中三個 op (兩個常量 op 和一個矩陣乘法 op) 的執行.
#
# 返回值 'result' 是一個 numpy `ndarray` 物件.
result = sess.run(product)
print (result)
# ==> [[ 12.]]

# 任務完成, 關閉會話.
sess.close()