116、TensorFlow变量的版本
- import tensorflow as tf
- v = tf.get_variable("v", shape=(), initializer=tf.zeros_initializer())
- assignment = v.assign_add(1)
- # Because variables are mutable
- # it's sometimes useful to know what version of a variable's value is being used
- # at any point in time.
- # To force a re-read of the value of a variable after something has happened
- # you can use tf.Variable.read_value.
- with tf.control_dependencies([assignment]):
- w = v.read_value() # w is guaranteed to reflect v's value after the assign_add operation
- init = tf.global_variables_initializer()
- with tf.Session() as sess:
- sess.run(init)
- print(sess.run(w))
下面是上面输出的结果
- 2018-02-17 10:57:11.629704: I C:\tf_jenkins\workspace\rel-win\M\windows\PY\35\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
- 1.0
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