下面的例子演示了如何使用变量实现一个 简单的计数器(counter)

 # _*_coding:utf-8_*_
import tensorflow as tf
import numpy as np # 建立变量state,通常会将一个统计模型中的参数表示为一组变量.
# 例如, 你可以将一个神经网络的 权重作为某个变量存储在一个 tensor中. 在训练过程中, 通过重复运行训练图, 更新这个tensor.
state = tf.Variable(0, name="counter") # 建立一个操作,将1加到state
one = tf.constant(1) # op
new_value = tf.add(state, one) # op
update = tf.assign(state, new_value) # op # 将初始化操作加入到图中,载入图后还需要运行这个初始化操作
init_op = tf.initialize_all_variables() # 载入图, 用"with tf.Session() as 变量名"这种形式,跳出with语句块的时候自动清空图
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_op) # 初始化操作
print(sess.run(state)) # 每次要看变量张量都需要run
for _ in range(3):
sess.run(update) # 每次操作要用run激活
print(sess.run(state))

运行结果:


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