tensorflow学习笔记--变量

1、变量的创建
（1）变量也是一种op，是一种特殊的张量，能够进行存储持久化，它的值就是张量，默认被训练
（2）注意事项
【1】变量能够持久化存储，而普通张量op是不行的
【2】当定义一个变量op的时候，一定要在会话中去运行初始化

tf.Variable(initial_value=None,name=None,trainable=True)
# 创建一个带值initial_value新变量
assign(value)
# 为变量分配一个新值，返回新值
eval(session=None)
# 计算并返回此变量的值
# name属性表示变量的名字

import tensorflow as tf
import os

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6])
var = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], mean=0.0, stddev=1.0))
print(a, var)
# 必须做一步显示的初始化
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    # 必须运行初始化op
    sess.run(init_op)
    print(sess.run([a, var]))

2、变量的初始化
3、变量的作用域