tensorflow学习之---tf.assign_add,tf.control_dependencies

最新推荐文章于 2021-06-16 20:50:50 发布

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本文通过一个具体的TensorFlow代码示例，介绍了如何使用tf.Variable定义变量，并演示了使用tf.assign_add进行变量赋值的方法。同时，文章深入探讨了tf.control_dependencies在控制运算执行顺序上的应用，以及如何在Session中运行初始化操作和评估表达式的流程。

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x = tf.Variable(0.0)
#返回一个op，表示给变量x加1的操作
x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1)
 
#control_dependencies的意义是，在执行with包含的内容（在这里就是 y = x）前
#先执行control_dependencies中的内容（在这里就是 x_plus_1）
with tf.control_dependencies([x_plus_1]):
    y = x
init = tf.initialize_all_variables()
 
with tf.Session() as session:
    init.run()
    for i in xrange(5):
        print(y.eval())

https://www.cnblogs.com/lovychen/p/8617524.html