Tensorflow中佔位符與Variable物件

對於tensorflow中佔位符，可以把它看作乙個未知數，設矩陣a為矩陣b與矩陣c的乘積，

(1) b=

[123

4567

89

]b=\begin 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end \tag

b=⎣⎡​1

47​2

58​3

69​⎦

⎤​(1

)那麼c矩陣只要滿足行數=3，列數不定就可以了，這時利用佔位符更容易表示，例子如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf
import numpy as np
# 佔位符
c = tf.placeholder(tf.float32, [3, none], name='c')
# 三行三列的矩陣
b = tf.constant(
[[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
], tf.float32
)# 矩陣相乘
a = tf.matmul(b, c)
# 建立會話
session = tf.session()
# 令c為3行1列的矩陣
a1 = session.run(a, feed_dict=)
print(a1)
# 令c為3行2列的矩陣
a2 = session.run(a, feed_dict=)
print(a2)
[[  68.]
[ 167.]
[ 266.]]
[[  22.   28.]
[  49.   64.]
[  76.  100.]]

2.1 tensor物件的問題

tensor物件的值無法更改，tensor類中沒有任何成員函式改變其值，而且無法用同樣乙個tensor物件記錄乙個隨時變化的值，tensorflow中的variable類可以解決這個問題。

2.2 解決思路

1、建立乙個variable物件，對其初始化。

2、利用成員函式assign改變其值。

**如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf
# 建立variable物件
a = tf.variable(tf.constant([1, 2, 3]), tf.float32)
# 建立會話
session = tf.session()
# 初始化variable物件
session.run(tf.global_variables_initializer())
# 列印值
print("初始化的值為:")
print(session.run(a))
# 改變本身的值
session.run(a.assign([7, 8, 9]))
print("當前值為：")
print(session.run(a))
初始化的值為:
[1 2 3]
當前值為：
[7 8 9]

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