tensorflow tf.Variable 的用法

import tensorflow as tf #导入模块
import numpy as np

tf.Variable(3) # 数字输入

<tf.Variable ‘Variable:0’ shape=() dtype=int32, numpy=3>

tf.Variable(np.array(3.)) # 浮点数输入

<tf.Variable ‘Variable:0’ shape=() dtype=float64, numpy=3.0>

tf.Variable([1,2]) # 列表输入

<tf.Variable ‘Variable:0’ shape=(2,) dtype=int32, numpy=array([1, 2])>

tf.Variable(np.array([1,2])) # numpy数组输入

<tf.Variable ‘Variable:0’ shape=(2,) dtype=int32, numpy=array([1, 2])>

tf.Variable(tf.constant([[1, 2], [3, 4]])  # tensor输入)

<tf.Variable ‘Variable:0’ shape=(2, 2) dtype=int32, numpy=
array([[1, 2],
[3, 4]])>

tf.Variable(np.array([1, 2]),  # numpy数组输入dtype=tf.float64  # 指定数据类型
)

<tf.Variable ‘Variable:0’ shape=(2,) dtype=float64, numpy=array([1., 2.])>

x = tf.Variable([1, 2])  # tf.Variable复制给python变量x

<tf.Variable ‘Variable:0’ shape=(2,) dtype=int32, numpy=array([1, 2])>

print(x.shape, x.dtype)  # 通过x来看属性

(2,) <dtype: ‘int32’>

print(x.numpy()) # 看 tf.Variable 的取值

[1 2]

x.trainable  # 可被训练的属性

True

x.assign([3, 4])  # 修改 tf.Variable 的值

<tf.Variable ‘UnreadVariable’ shape=(2,) dtype=int32, numpy=array([3, 4])>

x.assign_add([1, 1])  # tf.Variable 的加法赋值

<tf.Variable ‘UnreadVariable’ shape=(2,) dtype=int32, numpy=array([4, 5])>

x.assign_sub([2, 2])  # tf.Variable 的减法赋值

<tf.Variable ‘UnreadVariable’ shape=(2,) dtype=int32, numpy=array([2, 3])>

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