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【TensorFlow 入门】7、定义图变量的方法

2023-11-09

1. tf.Variable

tf.Variable.init(initial_value, trainable=True, collections=None, validate_shape=True, name=None)
参数名称 参数类型 参数含义
initial_value 所有可以转换为Tensor的类型 变量的初始值（必须给定的值）
trainable bool 如果为True，会把它加入到GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES，才能对它使用Optimizer
collections list 指定该图变量的类型、默认为[GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]
validate_shape bool 如果为False，则不进行类型和维度检查
name string 变量的名称，如果没有指定则系统会自动分配一个唯一的值

assign函数：给图变量赋值

2. tf.get_variable

tf.get_variable(name, shape=None, dtype=None, initializer=None, regularizer=None, trainable=True, collections=None, caching_device=None, partitioner=None, validate_shape=True, custom_getter=None)

区别：

由于tf.Variable() 每次都在创建新对象，所有reuse=True 和它并没有什么关系。对于get_variable()，来说，如果已经创建的变量对象，就把那个对象返回，如果没有创建变量对象的话，就创建一个新的。

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