下面記錄一個(gè)很簡(jiǎn)單的tensorflow代碼,用來(lái)理解tensorflow運(yùn)行機(jī)制
代碼中有詳細(xì)注釋,大家可以在運(yùn)行一下,為什么會(huì)是1,2,3這個(gè)結(jié)果?

??

#-*-coding:UTF-8-*-import tensorflow as tfstate=tf.Variable(0,name="a")#使用tensorflow在默認(rèn)的圖中創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)，這個(gè)節(jié)點(diǎn)是一個(gè)變量 one = tf.constant(1)#此處調(diào)用了tf的一個(gè)函數(shù)，用于創(chuàng)建常量 new_value = tf.add(state,one)#對(duì)常量與變量進(jìn)行簡(jiǎn)單的加法操作， #這點(diǎn)需要說(shuō)明的是： 在TensoorFlow中，所有的操作op，變量都視為節(jié)點(diǎn)，tf.add() #的意思就是在tf的默認(rèn)圖中添加一個(gè)op，這個(gè)op是用來(lái)做加法操作的。update = tf.assign(state,new_value)#這個(gè)操作是：賦值操作。將new_value的值賦值給state變量,update只是一個(gè)用于sess #的變量init=tf.global_variables_initializer()with tf.Session() as sess:sess.run(init)#對(duì)變量進(jìn)行初始化，執(zhí)行（run）init語(yǔ)句for i in range(3):sess.run(update)print(sess.run(state))

運(yùn)行結(jié)果 :?

??1
? 2
? 3

?

tensorflow的圖中tensor的流動(dòng)模型如下

?

?

?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的tensorflow函数-tf.assign()的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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