3.7 常量与变量
1.4.1 常量 Constant
常量指在运行过程中不会改变的值,在TensorFlow中无需进行初始化操作。
创建语句:
Constant_name = tf.constant(value)
常量在TensorFlow中一般被用于设置训练步数、训练步长和训练轮数等超参数,此类参数在程序执行过程中一般不需要被改变,所以一般被设置为常量。
1.4.2 变量 Variable
变量是指在运行过程中会改变的值,在TensorFlow中需要进行初始化操作。
创建语句:
name_variable = tf.Variable(value, name)
注意:V是大写字母
个别变量初始化:
init_op = name_variable.initializer()
使用TensorFlow编写一个简单的神经网络一般会用到几十个变量,若编写大型的神经网络,往往会使用到成千上万个变量。若每个变量定义完都要初始化未免太过繁琐,所以TensorFlow有提供所有变量初始化的语句。 所有变量初始化:
init_op = tf.global_variables_initializer()

如图10所示,初始化函数也需要调用会话进行执行。TensorFlow中定义的每个变量都要进行初始化,不然会报错。
> 示例代码
node1 = tf.Variable(3.0,tf.float32,name="node1")
node2 = tf.Variable(4.0,tf.float32,name="node2")
result = tf.add(node1, node2, name='add')
sess = tf.Session()
#变量初始化
init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)
print(sess.run(result))
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