在tensorflow中，變數（tf.variable)的作用是儲存和更新神經網路中的引數。
一般來說，權重引數（weights)賦予隨機初始值最為常見。
偏置項常常用常數來設定初始值
import tensorflow as tf
# weights為乙個2*3的矩陣，初始值為正態分佈隨機數，標準差而2，均值為預設值0
weights = tf.variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=2))
# biases為乙個3*2的矩陣，初始值為0
biases = tf.variable(tf.zeros([3,2]))
# 用weights的初始值來初始化w2
# w2 = tf.variable(weights.initial_value()*2)
result = tf.matmul(weights, biases)
with tf.session() as sess:
tf.initialize_all_variables().run()
print(sess.run(result))
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