深度学习tensorflow变量op

#-*-coding:utf-8-*-
import tensorflow  as  tf
#创建变量op
#初始化的值
intit_value_1=tf.random_normal(dtype=tf.float64,shape=[2,2],stddev=1.0,mean=0.0)
intit_value_2=tf.random_normal(dtype=tf.float64,shape=[2,2],stddev=1.0,mean=0.0)
#不能通过指定name参数来让var_1与var_2相同--指定空间的名称，都是唯一的
var_1=tf.Variable(initial_value=intit_value_1,name='var')
var_2=tf.Variable(initial_value=intit_value_2,name='var')
print(var_1)
print(intit_value_1)
res=var_1.assign_add([[1.0,1.0],[1.0,1.0]])
print('res',res)
print(var_2)
print(intit_value_2)#开启会话，执行op
#初始化变量op
intit_op=tf.global_variables_initializer()with  tf.Session() as  ss:# 显示初始化变量opss.run(intit_op)print(ss.run(res))#如果是重新赋值或者加一个值，之后的op先运行，那么会更改原来的变量值#如果是重新赋值或者加一个值，之后的op后运行，那么不会更改原来的变量值
#变量op需要显示的初始化print(ss.run(var_1))print(ss.run(var_2))
#变量op需要显式的初始化
#函数A-a
#函数B-a
#globle
#在tensorflow里面实现变量共享--需要用到一个叫命名空间的东西
#命名空间
#共享变量---需要使用命名空间，而且需要指定reuse=tf.AUTO_REUSE,
#还要将指定空间的名称设为一样的，这样才能共享
with  tf.variable_scope('variable',reuse=tf.AUTO_REUSE):# intit_value初始化的值intit_value_1 = tf.random_normal(dtype=tf.float64,shape=[2, 2],stddev=1.0,mean=0.0)intit_value_2 = tf.random_normal(dtype=tf.float64,shape=[2, 2],stddev=1.0,mean=0.0)# 不能通过指定name参数来让var_1与var_2相同--指定空间的名称，都是唯一的# var_1 = tf.Variable(initial_value=intit_value_1, name='var')# var_2 = tf.Variable(initial_value=intit_value_2, name='var')#如果要实现共享,initializer必须要显示指定var_1=tf.get_variable(initializer=intit_value_1,dtype=tf.float64,name='var')var_2 = tf.get_variable(initializer=intit_value_2,dtype=tf.float64, name='var')
with  tf.Session()as  ss:ss.run(tf.global_variables_initializer())print(ss.run([var_1,var_2]))

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