1.先看代碼：

import tensorflow as tf #定義變量 x = tf.Variable([1,2]) #定義常量 a = tf.constant([3,3]) #增加一個減法的op sub = tf.subtract(x,a) #增加一個減法op add = tf.add(x,sub) #初始化所有的變量 init = tf.global_variables_initializer() #定義一個會話 #寫成with就不用關(guān)閉會話 with tf.Session() as sess:sess.run(init)#變量初始化print(sess.run(sub))print(sess.run(add)) #結(jié)果為：[-2 -1][-1 ?1]

#注意變量的初始化

2.具體是怎樣的算法呢？

x=[1,2] a=[3,3] ,

x減a等于[-2,-1],即sub=[-2,-1],

然后用x加上sub，得到add = [-1,1]

3.例子：

? ? ? ? 寫個循環(huán)，讓變量自增，即循環(huán)一次就加一

代碼：

import tensorflow as tf #定義一個變量，可以起個名字 state = tf.Variable(0,name='counter') #加法，讓變量state加一 new_value = tf.add(state,1) #賦值的方法，賦值op update = tf.assign(state,new_value)#把后面的值賦值給前面 #變量初始化 init = tf.global_variables_initializer() #定義一個會話 with tf.Session() as sess:sess.run(init)print(sess.run(state))for _ in range(5):#循環(huán)五次sess.run(update)print(sess.run(state))

程序的運行結(jié)果為：

#每次進行for循環(huán)，就更新一次值

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习框架TensorFlow（3.变量）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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