tensorflow变量的使用(02-2)
import tensorflow as tf x=tf.Variable([1,2])
a=tf.constant([3,3]) sub=tf.subtract(x,a) #增加一个减法op
add=tf.add(x,sub) #增加一个加法op #注意变量再使用之前要再sess中做初始化,但是下边这种初始化方法不会指定变量的初始化顺序
init=tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
print(sess.run(sub))
print(sess.run(add)) #################分割线#####################
#创建一个名字为‘counter’的变量 初始化0
state=tf.Variable(0,name='counter')
new_value=tf.add(state,1) #创建一个op,作用是使state加1
update=tf.assign(state,new_value) #赋值op
init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
print(sess.run(state))
for _ in range(5):
sess.run(update)
print(sess.run(state))
看上边的代码,你会注意到与普通的变成有些区别:
- tensorflow中会用到init=tf.global_variables_initializer(),这种变量初始化的东西,但是明明在上边定义的时候已经初始化了啊,哈哈,这只能说你在python中确实初始化了,但是在tf的session中你并没有初始化;
- update=tf.assign(state, new_value) 赋值操作,直接用接口而不是用等号,这也就说明tensorflow不是用python实现的,是有c++实现的,你如果想把python中的值在session中修改,必须要用这种接口的方式
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