tensorflow学习：定义变量

最新推荐文章于 2024-12-11 14:45:00 发布

原创最新推荐文章于 2024-12-11 14:45:00 发布 · 2.4k 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#tensorflow

本文通过一个简单的示例介绍了如何使用TensorFlow定义变量并进行累加操作。首先定义了一个初始值为10的变量，然后创建了一个更新该变量值的操作，最后在会话中运行该操作并打印出结果。

部署运行你感兴趣的模型镜像

tensorflow定义变量，并对变量累加

import tensorflow as tf

#给变量赋值为10，并给它起个名字：counter，但貌似没啥用，至少现在还不知道有什么用
stat = tf.Variable(10, name='counter')
one = tf.constant(1)

new_value = tf.add(stat, one)
#stat = new_value
updata = tf.assign(stat, new_value)
    
#只要之前定义了变量，就需要写这句，否则会有FailedPreconditionError的错误
init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for _ in range(5):
        sess.run(updata)
    print sess.run(stat)

您可能感兴趣的与本文相关的镜像