6 常量与变量-深度学习应用开发-TensorFlow实践
作者：Irain
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视频链接：第四讲 磨刀不误砍柴工：TensorFlow 编程基础 （新）TensorFlow 编程基础 第三节
目录
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- 1 常量 Constant
- 2 变量 Variable
- 3 变量赋值
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1 常量 Constant
在运行过程中值不会改变的单元
创建语句:
tf.constant(
value,
dtype=None,
shape=None,
name=‘Const’
)
在创建常量时只有value值是必填的，dtype等参数可以缺省，会根据具体的value值设置相应的值。
在创建常量时只有value值是必填的，dtype等参数可以缺省，会根据具体的value值设置相应的值。
在创建的同时指定数据类型，在数值兼容的情况下会自动做数据类型转换。
如果shape参数值被设定，则会做相应的reshape工作。
2 变量 Variable
在运行过程中值可以被改变的单元
创建语句:
tf.Variable ( 注意V是大写字母
initial_ value,
dtype=None,
shape=None,
trainable =True
name=‘Variable’
)
变量在创建时必须确定初始值，可以像定义常量一样。
也可以用一个张量作为初始值。
在TensorFlow中变量和普通编程语言中的变量有着较大区别
TensorFlow中的变量是-种特殊的设计，是可以被机器优化过程中自动改变值的张量，也可以理解为待优化的张量。
在TensorFlow中变量创建后，-般无需人工进行赋值，系统会根据算法模型，在训练优化过程中自动调整变量的值。
在变量的参数中，trainable参数用来表征当前变量是否需要被自动优化,创建变量对象时默认是启用自动优化标志。
3 变量赋值
●与传统编程语言不同，TensorFlow中的变量定义后，一般无需人工赋值，系统会根据算法模型，训练优化过程中自动调整变量对应的数值。
●后面在将机器学习模型训练时会更能体会，比如权重Weight变量w， 经过多次迭代，会自动调。
●特殊情况需要人工更新的，可用变量赋值语句assign()来现实
epoch = tf.Variable(0,name=‘epoch’,trainable=False)
变量赋值案例
特殊情况需要人工更新的，可用变量赋值语句assign()来现实。
TensorFlow还直接提供了assign_ add()、assign_ sub()方 法来实现变量的加法和减法值更新。
发布：2020年6月16日