計算機視覺中，Tensorflow也是很重要的。下面我開始記錄OpenCv+Tensorflow的學習記錄。
Tensorflow的實質是：tensor張量+graphs計算圖

而張量是TensorFlow最核心的元件，所有運算和優化都是基於張量進行的。

基本使用：
將計算流程表示成圖；

通過Sessions來執行圖計算；

將資料表示為tensors；

使用Variables來保持狀態資訊；

分別使用feeds和fetches來填充資料和抓取任意的操作結果；

參考文章：https://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/78897769

import cv2 as cv
import tensorflow as tf

#tensorflow的實質是：tensor張量+graphs計算圖


data1=tf.constant(2.5)  #常量
'''或者常量定義成：
data1 = tf.constant(2.5, dtype=tf.float32)
'''

data2=tf.Variable(10,name="var")  #變數，tf.Variable(initializer,name)，initializer是初始化引數，name是可自定義的變數名稱

print(data1)  #打印出來的第一個值是資料，第二個是維度，第三個是資料型別
print(data2)  #一個變數
print("-------------------------------------------------")


sess=tf.Session()
init=tf.global_variables_initializer()  #初始化變數
sess.run(init) #因為有變數，所以需要先跑一下初始化變數
sess.close()  #使用完畢後需要關閉
print(sess.run(data1))
print(sess.run(data2))


'''不想使用sess.close()的話，也可以使用下面程式碼：

with sess:
    init=tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init)
    print(sess.run(data1))
    print(sess.run(data2))

'''
 

結果：