tensorflow中的变量使用Variable(来创建)
创建了的变量要调用初始化方法来进行初始化
首先, 创建一个变量并进行初始化
import tensorflow as tf
#创建变量
x = tf.Variable([1, 2])
#创建常量
a = tf.constant([3, 3])
#增加一个减法op
sub = tf.subtract(x, a)
#增加一个加法op
add = tf.add(x, sub)
#对变量进行初始化
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
#要首先执行变量初始化op
sess.run(init)
print(sess.run(sub))
print(sess.run(add))
输出:
[-2 -1]
[-1 1]
然后通过一个循环来给变量赋值
注意赋值不能直接使用"="号, 要使用assign方法
#创建一个变量, 初始化为0
state = tf.Variable(0, name='counter')
#创建一个op, 作用是使state + 1
new_value = tf.add(state, 1)
#tensorflow中的赋值op
update = tf.assign(state, new_value)
#变量初始化
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
print(sess.run(state))
#进行5次循环
for _ in range(
#每次执行update, 就会先调用上层add的op进行+1,然后再assign给state赋值
sess.run(update)
print(sess.run(state))
输出:
0
1
2
3
4
5
