import tensorflow as tf

v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32)

step = tf.Variable(0, trainable=False)

ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99, step)

maintain_averages_op = ema.apply([v1]) 

with tf.Session() as sess:

    # 初始化

    init_op = tf.global_variables_initializer()

    sess.run(init_op)

    print(sess.run([v1, ema.average(v1)]))

    # 更新变量v1的取值

    sess.run(tf.assign(v1, 5))

    sess.run(maintain_averages_op)

    print(sess.run([v1, ema.average(v1)]) )

    # 更新step和v1的取值

    sess.run(tf.assign(step, 10000))

    sess.run(tf.assign(v1, 10))

    sess.run(maintain_averages_op)

    print(sess.run([v1, ema.average(v1)]))       

    # 更新一次v1的滑动平均值

    sess.run(maintain_averages_op)

    print(sess.run([v1, ema.average(v1)]))

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