TensorFlow：基础常量(constant)与变量(Variable)

た入场券 2022-04-25 08:58 243阅读 0赞

在TensorFlow中，我们常用constant来定义一个常量，用Variable来定义变量。下面我们可以看一下不同数据类型中常量与变量的简单使用。

##### 浮点型 #####

data1 = tf.constant(2.5)
    sess = tf.Session()
    print(sess.run(data1))

可以看到，当前数据为浮点型，值为2.5  
![打印结果 2.5][2.5]

##### 整型 #####

data2 = tf.constant(2,dtype=tf.int32)
    print(data2)
    sess = tf.Session()
    print(sess.run(data2))

可以看到，当前数据为整型，值为2  
![在这里插入图片描述][20190530212154116.png]

##### 变量 #####

我们先直接运行以下代码：

data3 = tf.Variable(10,name='var')
    print(data3)
    sess = tf.Session()
    print(sess.run(data3))

会看到以下报错：我们使用了一个未经过初始化的值  
![在这里插入图片描述][20190530212955924.png]  
原因是在tensorflow，所有变量在使用之前都得先经过初始化，那么我们将代码改成以下形式：

data3 = tf.Variable(10,name='var')      # 第一个参数是初始化的值，第二个参数是初始化的命名空间
    print(data3)
    sess = tf.Session()
    init = tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init)
    print(sess.run(data3))

我们再打印一下，可以看到10已经被打印出来了！  
![在这里插入图片描述][20190530213259647.png]

[2.5]: /images/20220125/674ea279d0b54027a373bf21a2806b7f.png
[20190530212154116.png]: /images/20220125/136ea377824f4b669e6400c4de747a3f.png
[20190530212955924.png]: /images/20220125/6c53064bdff44a04878b74d6bc257758.png
[20190530213259647.png]: /images/20220125/485e8a873fb84b52937608ed9a6c031d.png

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