在Tensorflow中,定义了某字符串变量,它才是变量,这一点与Python不同。定义语法:
sate = tf.Variable()
例子:写一个累加器。
import tensorflow as tf state = tf.Variable(3, name="counter") # print(state.name) # 定义常量one one = tf.constant(1) # 定义加法步骤(注:此步骤并没有直接计算) new_value = tf.add(state , one) # 将State更新为new_value update = tf.assign(state,new_value) # 如果在Tensorflow中定义了变量,那么初始化变量是最重要的,所以定义变量以后一定要定义init = tf.initialize_all_variables() init = tf.initialize_all_variables() # must have if define variable with tf.Session() as sess: # 变量还没有激活,需要在sess里激活init sess.run(init) for _ in range(3): sess.run(update) print(sess.run(state))
注:如果没有运行成功,请检查编译器能否编译中文字符。若果不能,请把文章注释的中文字符删除。
视频笔记:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/2-4-variable/