Variable 变量

声明

来源于莫烦 Python：Variable 变量

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代码

import tensorflow as tf

state = tf.Variable(0, name='counter')
#print(state.name)
one = tf.constant(1)

new_value = tf.add(state, one)
update = tf.assign(state, new_value)

init = tf.initialize_all_variables()  # 初始化所有的变量

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for _ in range(3):
        sess.run(update)
        print(sess.run(state))

输出结果：1 2 3

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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)

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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))

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

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