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tensorflow中变量的创建和使用

2019/2/27 19:53:58 浏览

#tensorflow中变量的使用import tensorflow as tf#定义一个变量,注意这里的Variable中的V是大写的x=tf.Variable([1,2])#注意在tensorflow中要使用变量的情况下,要对它进行初始化的操作,否则会抛出异常#下面就进行一次全局变量的初始化,初始化所有的变量,如果有多个变…

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#tensorflow中变量的使用

import tensorflow as tf

#定义一个变量,注意这里的Variable中的V是大写的

x=tf.Variable([1,2])

#注意在tensorflow中要使用变量的情况下,要对它进行初始化的操作,否则会抛出异常
#下面就进行一次全局变量的初始化,初始化所有的变量,如果有多个变量的情况下,那么也只使用如下一条语句就可以,表示对变量进行了一次初始化
init=tf.global_variables_initializer()

#定义一个常量

a=tf.constant([3,3])

#定义一个减法的op,也就是operation

sub=tf.subtract(x,a)

#增加一个加法的op

add=tf.add(x,sub)

with tf.Session() as sess:

    #在会话中首先要进行一个变量初始化的操作
    sess.run(init)

    print(sess.run(sub)) #得到结果[-2 -1]
    print(sess.run(add)) #得到结果[-1 -1]

#需要注意的是,其中的初始化的操作不能漏掉



#tensorflow中的循环自增的做法

#name参数,是给当前定义的变量起了个名字,0就代表是创建了一个变量后初始化值为0
state=tf.Variable(0,name='counter')

#定义一个加法的op,让上面定义的变量加上1
new_value=tf.add(state,1)

#调用赋值的操作,tensorflow中的赋值操作是不能直接用等号来赋值的,需要调用assign方法
update=tf.assign(state,new_value)

#因为使用了变量,所以也要进行初始化
init=tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:

    #在会话中首先要进行一个变量初始化的操作
    sess.run(init)

    print(sess.run(state))

    #定义一个for循环
    for _ in range(5):
        sess.run(update)
        print(sess.run(state))#得到的结果是0,1,2,3,4,5


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