05 Tensorflow中变量的初始化

    打开Python Shell,输入import tensorflow as tf,然后可以执行以下代码。

    1、创建一个2*3的矩阵,并让所有元素的值为0.(类型为tf.float)

a = tf.zeros([2,3], dtype = tf.float32)

    2、创建一个3*4的矩阵,并让所有元素的值为1.

b = tf.ones([3,4])

    3、创建一个1*10的矩阵,使用2来填充。(类型为tf.int32,可忽略)

c = tf.constant(2, dtype=tf.int32, shape=[1,10])

    4、创建一个1*10的矩阵,其中的元素符合正态分布,平均值是20,标准偏差是3.

d = tf.random_normal([1,10],mean = 20, stddev = 3)

    上面所有的值都可以用来初始化变量。例如用0.01来填充一个1*2的矩阵来初始化一个叫bias的变量。

bias = tf.Variable(tf.zeros([1,2]) + 0.01)

    如果你想查看这些量具体的值,可以在Session中执行它并输出。

sess = tf.Session()
print(sess.run(d))

    这里,我得到了以下的值:

    [[ 22.44503784  18.19544983  17.89671898  17.67314911  19.45074844
   18.6805439   18.56541443  16.59041977  22.11240005  19.12819099]]。它就是上面4我们创建的量的值。

    参考资料

    《Tensorflow学习笔记(3)》:http://blog.sina.com.cn/s/blog_8b2a28790102wnkh.html

   

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