Variable 变量、Placeholder 传入值

最新推荐文章于 2022-11-09 22:17:09 发布

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#Variable 变量 #Placeholder 传入值

本文详细介绍了 TensorFlow 中的 Variable 和 Placeholder。Variable 是 TensorFlow 中的变量，需要通过 `tf.Variable()` 定义并初始化。在会话中激活变量时，需要使用 `tf.initialize_all_variables()` 和 `sess.run(init)`。而 Placeholder 作为占位符，用于从外部传入数据，类型通常设定为 `float32`。数据传递通过 `sess.run()` 的 `feed_dict` 参数实现，确保 placeholder 与 feed_dict 中的值一一对应。

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1. Variable 变量

在 Tensorflow 中，定义了某字符串是变量，它才是变量，这一点是与 Python 所不同的。

定义语法： state = tf.Variable()

import tensorflow as tf

state = tf.Variable(0, name='counter')

# 定义常量 one
one = tf.constant(1)

# 定义加法步骤 (注: 此步并没有直接计算)
new_value = tf.add(state, one)

# 将 State 更新成 new_value
update = tf.assign(state, new_value)

如果你在 Tensorflow 中设定了变量，那么初始化变量是最重要的！！所以定义了变量以后, 一定要定义 init = tf.initialize_all_variables() .

到这里变量还是没有被激活，需要再在 sess 里, sess.run(init) , 激活 init 这一步.

# 如果定义 Variable, 就一定要 initialize
# init = tf.initialize_all_variables() # tf 马上就要废弃这种写法
init = tf.global_variables_initializer()  # 替换成这样就好
 
# 使用 Session
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for _ in range(3):
        sess.run(update)
        print(sess.run(state))

注意：直接 print(state) 不起作用！！

一定要把 sess 的指针指向 state 再进行 print 才能得到想要的结果！