什么是變量(Variable)
在TensorFlow中打掘，變量是特殊的張量，它的值可以是一個(gè)任何類型的張量鹏秋。變量存儲(chǔ)的是持久張量尊蚁，當(dāng)訓(xùn)練模型時(shí)，變量可用用來(lái)存儲(chǔ)和更新參數(shù)侣夷。注意變量使用前一定要初始化横朋。
變量的使用流程
1 變量聲明，通過(guò)tf.Variable()
2 在session初始化
3 對(duì)變量進(jìn)行具體的op
變量的三種初始化方式
1 全部初始化全部變量
import tensorflow as tf
#聲明
init = tf.global_variables_initializer()
#執(zhí)行初始化
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
2 初始化一個(gè)變量子集
import tensorflow as tf
#聲明
init_ab= tf.variables_initializer([a,b], name="init_ab")
#執(zhí)行初始化
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_ab)
3 初始化一個(gè)變量
import tensorflow as tf
#聲明
init_var= tf.Variable(tf.zeros([2,3]))
#執(zhí)行初始化
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_var)
完成的流程案例
import tensorflow as tf
#聲明一個(gè) 1維度 10列的矩陣
v = tf.Variable(tf.truncated_normal([1,10]))
#初始化
with tf.Session() as sess:
sess.run(v.initializer)
#對(duì)變量進(jìn)行操作
print(v)
#輸出對(duì)應(yīng)的值d
print(v.eval())
