tensorflow入门之Variable

tensorflow中很重要的一个部分就是Variable,它能构建一个变量，在计算图的运算过程中，其值会一直保存到程序运行结束，而一般的tensor张量在tensorflow运行过程中只是在计算图中流过，并不会保存下来，因此varibale主要用来保存tensorflow构建的一些结构中的参数，这样，这些参数才不会随着运算的消失而消失，才能最终得到一个模型。比如神经网络中的权重和bias等，在训练过后，总是希望这些参数能够保存下来，而不是直接就消失了，所以这个时候要用到Variable。注意，所有和varible有关的操作在计算的时候都要使用session会话来控制，包括计算，打印等等。

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Created on Mon Apr  3 11:07:29 2017

@author: zhangshaoxing
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import tensorflow as tf
a=tf.Variable(1)
b=tf.constant(1)     #定义变量a=0和常量1,并且定义a的自加运算aplus1和更新a的值得操作update"""
aplus1=tf.add(a,b)
update=tf.assign(a,aplus1)

#设置完变量之后，必须要对变量进行初始化工作，变量才能使用
init=tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)          #运行初始化变量的计算
for i in range(10):    #循环10次，查看a逐渐自加1的结果
sess.run(update)     #执行变量a的自加运算
print(sess.run(a))    #打印变量a也需要用session.run

运行结果:

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