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【TensorFlow】筆記：基礎(chǔ)知識(shí)-變量

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TensorFlow?變量是用于表示程序處理的共享持久狀態(tài)的推薦方法。本指南介紹在 TensorFlow 中如何創(chuàng)建、更新和管理?tf.Variable?的實(shí)例。

變量通過(guò)?tf.Variable?類進(jìn)行創(chuàng)建和跟蹤。tf.Variable?表示張量，對(duì)它執(zhí)行運(yùn)算可以改變其值。利用特定運(yùn)算可以讀取和修改此張量的值。更高級(jí)的庫(kù)（如?tf.keras）使用?tf.Variable?來(lái)存儲(chǔ)模型參數(shù)。

創(chuàng)建變量

創(chuàng)建變量

import tensorflow as tfmy_tensor = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])my_variable = tf.Variable(my_tensor)

變量可以是各種類型，就像張量一樣

bool_variable = tf.Variable([False, False, False, True])complex_variable = tf.Variable([5 + 4j, 6 + 1j])

變量與張量的定義方式和操作行為都十分相似，實(shí)際上，它們都是?tf.Tensor?支持的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。與張量類似，變量也有?dtype?和形狀，并且可以導(dǎo)出至 NumPy。

print("Shape: ",my_variable.shape)print("DType: ",my_variable.dtype)print("As NumPy: ", my_variable.numpy)
# outputShape:  (2, 2)DType:  'float32'>As NumPy:  'Variable:0' shape=(2, 2) dtype=float32, numpy=array([[1., 2.],       [3., 4.]], dtype=float32)>>

大部分張量運(yùn)算在變量上也可以按預(yù)期運(yùn)行，不過(guò)變量無(wú)法重構(gòu)形狀。

print("A variable:",my_variable)print("\nViewed as a tensor:", tf.convert_to_tensor(my_variable))print("\nIndex of highest value:", tf.argmax(my_variable))
# This creates a new tensor; it does not reshape the variable.print("\nCopying and reshaping: ", tf.reshape(my_variable, ([1,4]))
# outputA variable: 'Variable:0' shape=(2, 2) dtype=float32, numpy=array([[1., 2.],       [3., 4.]], dtype=float32)>
Viewed as a tensor: tf.Tensor([[1. 2.] [3. 4.]], shape=(2, 2), dtype=float32)
Index of highest value: tf.Tensor([1 1], shape=(2,), dtype=int64)
Copying and reshaping:  tf.Tensor([[1. 2. 3. 4.]], shape=(1, 4), dtype=float32)

參考文獻(xiàn)：文檔主要參考TensorFlow官網(wǎng)

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