Tensorflow assign

本文通过一个简单的TensorFlow示例介绍了如何创建、初始化及操作变量,并演示了如何保存和恢复模型状态。示例中使用了变量赋值、打印及算术运算等基本操作。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import tensorflow as tf

#Create some variables
v1=tf.get_variable("v1",shape=[3],initializer=tf.zeros_initializer)
v2=tf.get_variable("v2",shape=[5],initializer=tf.zeros_initializer)

inc_v1=v1.assign(v1+1)
dec_v2=v2.assign(v2-1)

v1=tf.Print(v1,[v1])
m=v1+1

#Add an op to initializer the variables.
init_op=tf.global_variables_initializer()
#add ops to sava and restore all the variables.
saver=tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)

    print(v1.eval())
    print(v2.eval())
    print(m.eval())

    #inc_v1.op.run()
    print(inc_v1.eval())

    dec_v2.op.run()
    print(dec_v2.eval())
    
    save_path=saver.save(sess,"/tmp/model.ckpt")
    print("Model saved in path: %s"%save_path)

输出:

PS C:\TensorFlowRepo> python tf_1.py

[0 0 0]
[0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0.]
[0 0 0]
[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]
[-2. -2. -2. -2. -2.]

Model saved in path: /tmp/model.ckpt

inc_v1=v1.assign(v1+1),将v1加1,再赋值给v1;

sess.run(init_op)与inc_v1.op.run()一起相当于运行了两遍,v1为[1.1.1];v2为[-2.-2.-2.-2.-2];(TensorFlow uses numpy arrays to represent tensor values.)
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