本小节主要目的是说明tensorflow中变量的用法。

In [1]:

#导入tensorflow包
import tensorflow as tf

#定义一个变量，初始化为3
var1=tf.Variable([2,3],name='var1')
#定义一个常量，值为[4,5]
var2=tf.constant([4,5])

#定义一个加法，即add=var1+var2，在tf中如下所示
add=tf.add(var1,var2)

#初始化变量，在tf中如果定义了变量，都需要进行初始化，否则会报错
init=tf.global_variables_initializer()

#使用默认图
with tf.Session() as sess:
    #在tf中初始化变量
    sess.run(init)
    result=sess.run(add)
    print(result)

[6 8]

下面实现一个稍复杂一点的使用变量的例子，同时引入tf.assign的用法

In [4]:

var3=tf.Variable(2)
#平方op
square_op=tf.square(var3)
#赋值op，将square_op代表的值赋给var3，在计算图中不能直接用等号赋值
assign_op=tf.assign(var3,square_op)

init=tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for i in range(3):
        sess.run(assign_op)
        print(sess.run(var3))

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tensorflow系列教程之二：变量

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