tensorflow中的tf.Variable()

数据流图有两大组成部分：

Tensor对象
Op对象

这二者的特性都是不可变的(immutable),在数据流图中对于普通Tensor来说，经过一次Op操作之后，就会转化为另一个Tensor。当前一个Tensor的使命完成之后就会被系统回收。

但在机器学习任务中，某些参数(eg:模型参数)可能需要长期保存，他们的值还需要不断迭代更新，也就是，它必须是可变的。

为了处理这个问题，所以就有了变量(Variable)

Variable是一个常驻内存，不会被轻易回收的Tensor。

Variable对象通过tf.Variable()即可完成

import tensorflow as tf

my_state = tf.Variable(0, name = "counter") #创建一个Op变量my_state，并初始化为0
one = tf.constant(1)   #创建一个Op常量赋值为1
new_value = tf.add(my_state, one)
update = tf.assign(my_state, new_value) #通过assign()函数，将new_value的值赋给my_state.
init_Op = tf.global_variables_initializer() #tf.global_variables_initializer()会返回一个操作，初始化计算图中所有Variable对象
#------------------------------------------------
#以上部分为数据流图的构想，只有在构建会话Session()之后，构想才给予实施。

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_Op)  #初始化操作
    print(sess.run(my_state))
    for _ in range(3):   #下划线变量"_" 可理解为“垃圾箱变量”
        sess.run(update)
        print(sess.run(my_state))

tensorflow中的tf.Variable()

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