variable

变量

源文件
地址tf.Variable

#文件头先引入
import tensorflow as tf

如何创建？

• 构造函数

__init__(
    initial_value=None,
    trainable=True,
    collections=None,
    validate_shape=True,
    caching_device=None,
    name=None,
    variable_def=None,
    dtype=None,
    expected_shape=None,
    import_scope=None
)

从构造函数中可以看出，可以不传入任何参数，但是必须传入initial_value的值 不然会报错
其他值可以任意组合传入 如下

v1=tf.Variable(0) 
v2=tf.Variable("hello world")

• 机器配置

# 将变量设置到cpu 0
with tf.device("/cpu:0"):
  v = tf.Variable(...)

#将变量设置到gpu 0
with tf.device("/gpu:0"):
  v = tf.Variable(...)

初始化

创建变量之后，需调用tf.global_variables_initializer()进行初始化
才能进行调用 不然会报错的

#初始化方式1
init=tf.global_variables_initializer()#变量的初始化 初始化当前module所有的变量
sess=tf.Session()
sess.run(init)
print(v1)#Tensor("Variable/read:0", shape=(), dtype=int32)
#初始化方式2
v2=tf.Variable(2)
print(sess.run(v2.initialized_value()))#由于global_variables_initializer 其实不写也可以的
print(v2)# Tensor("Variable_1/read:0", shape=(), dtype=int32)

保存及读取变量

# 保存session
saver=tf.train.Saver()
saver.save(sess,"./save")
v1=v1.assign(12)
print(sess.run(v1))#重新赋值后打印12

a=saver.restore(sess,"./save")# 读取模型
print(sess.run("v1:0"))#读取已经保存的变量v1 打印为0
# saver=tf.train.import_meta_graph("save.meta")
# saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint("./"))
# print(sess.run("v1:0"))# 可以从内存中读取变量v1 打印为0