variable
在tensorflow中，用variable表示可以改變其值的特殊tensor，是用於表示程式處理的共享持久狀態的推薦方法。許多高階的庫（如 tf.keras）使用 tf.variable 來儲存模型引數。
要建立變數，請提供乙個初始值。tf.variable 與初始值的 dtype 相同
my_tensor = tf.
constant([
[1.0
,2.0],
[3.0
,4.0]]
)my_variable = tf.
variable
(my_tensor)
# variables can be all kinds of types, just like tensors
bool_variable = tf.
variable
([false, false, false, true]
)complex_variable = tf.
variable([
5+4j,6
+1j]
)
大部分張量運算在變數上也可以按預期執行，不過變數無法重構形狀。
變數由張量提供支援。您可以使用 tf.variable.assign 重新分配張量。呼叫 assign是現有張量的記憶體進行重新賦值的操作。
a = tf.
variable([
2.0,
3.0]
)# this will keep the same dtype, float32
a.assign([
1,2]
)# not allowed as it resizes the variable:
try:
a.assign([
1.0,
2.0,
3.0]
)except exception as e:
print
(f": "
)
從現有變數建立新變數會複製支援張量。兩個變數不能共享同一記憶體空間。
a = tf.
variable([
2.0,
3.0]
)# create b based on the value of a
b = tf.
variable
(a)a.
assign([
5,6]
)
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