由於python內部的變數其實都是reference，而tensorflow實現的時候也沒有意義去判斷輸出是否是同一變數名，從而判定是否要新建乙個tensor用於輸出。tensorflow為了滿足所有需求，定義了兩個不同的函式：tf.add和tf.assign_add。從名字即可看出區別，累加應該使用tf.assign_add。同理的還有tf.assign_sub和tf.assign。
具體地，筆者需要乙個iteration counter類似的變數，即每次使用乙個batch更新引數之後都使得該變數加一，進而控制learning rate等引數來調節學習過程。
最初的實現如下：
a = tf.variable(tf.zeros(1))
a = tf.add(a,tf.ones(1))
sess = tf.session()
sess.run(tf.global_variable_initializer())
for i in range(1000):
print(sess.run(a))
那因為第一行**輸出的a和第二行**輸出的a，雖然變數名相同，但是實質指向的變數以及空間都不同，每次輸出的都是1。
更改後的**則是如下：
a = tf.va程式設計客棧riable(tf.zeros(1))
a = tf.assign_add(a,tf.ones(1))
sess = tf.session()
sess.run(tf.global_variable_initializer())
for i in range(1000):
print(sess.run(a))
本文標題: tensorflow累加的實現案例
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