Tensorflow詳細は変数を-P54-

1、以前に学んだ最初のレビュー：
（1）G = tf.Graph（）
（2）初期化することを忘れないでくださいイニシャライザは、
（3）with tf.name_scope("generate_constant"): x = tf.constant([[0.7, 0.9]], name="x")この事は全くボールが見つかった
（4）使用するのが最適ではないwith tf.variable_scope("generate_variable"):とtf.get_variable組み合わせることはありませんtf.Variable()どのような単一の蛾

import tensorflow as tf
g = tf.Graph()
with g.as_default():
    with tf.variable_scope("generate_variable"):
        w1 = tf.get_variable("w1", [2, 3], tf.float32, initializer=tf.random_normal_initializer(stddev=0.1, seed=1))
        w2 = tf.get_variable("w2", [3, 1], tf.float32, initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1, seed=1))
    with tf.name_scope("generate_constant"):
        x = tf.constant([[0.7, 0.9]], name="x")

    with tf.name_scope("matmul"):
        a = tf.matmul(x, w1)
        y = tf.matmul(a, w2)

writer = tf.summary.FileWriter("./path", graph=g)
writer.close()

with tf.Session(graph=g) as sess:
    tf.global_variables_initializer().run()
    print(sess.run(y))

変数の宣言は、トレーニング可能な制御することができたときに2、すべての変数は、収集Graphkeys.VARIABLESに追加されます研修/トレーニングなしで