默认本系列的的读者已经初步熟悉tensorflow。
我们通过tf.Variable构造一个variable添加进图中，Variable()构造函数需要变量的初始值（是一个任意类型、任意形状的tensor），这个初始值指定variable的类型和形状。通过Variable()构造函数后，此variable的类型和形状固定不能修改了，但值可以用assign方法修改。
如果想修改variable的shape，可以使用一个assign op，令validate_shape=False.
通过Variable()生成的variables就是一个tensor，可以作为graph中其他op的输入。另外，Tensor类重载的所有操作符都被转载到此variables中，所以可以通过对变量调用方法，将节点添加到图形中。
import tensorflow as tf #创造variable.<initial-value>指定这个variable的type和shape w = tf.Variable(<initial-value>, name=<optional-name>) # 接着就可以把这个variable当做tensor运用在graph中. y = tf.matmul(w, ...another variable or tensor...) z = tf.sigmoid(w + y) # 通过`assign()`和相关方法给这个w赋值 w.assign(w + 1.0) w.assign_add(1.0)
一个graph启动之前所有的variables必须都要赋值，实际上，变量初始化操作op只是一个赋值op，是将variables的初始值赋给variables自身。
# 在session中启动graph. with tf.Session() as sess: # variable初始化. sess.run(w.initializer) # ...现在可以运行使用'w'的op...
给variables初始化最简单的方法就是global_variables_initializer()，可以直接初始化所有variables：
# 初始化所有variables 的op init_op = tf.global_variables_initializer() # 在session中启动graph. with tf.Session() as sess: # 启动这个op sess.run(init_op) # ...现在可以运行使用variables的op...
但有时一个变量的初始化依赖于其他变量的初始化，但是为了确保初始化顺序不能错，可以使用initialized_value()。
以上这篇tensorflow之变量初始化(tf.Variable)使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。