tensorflow: variable的值與variable.read_value()的值區(qū)別詳解

更新時間：2018年07月30日 09:36:39 作者：JNingWei

今天小編就為大家分享一篇tensorflow: variable的值與variable.read_value()的值區(qū)別詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

問題

查看 tensorflow api manual 時，看到關于 variable.read_value() 的注解如圖：

那么在 tensorflow 中，variable的值與 variable.read_value()的值到底有何區(qū)別？

實驗代碼

# coding=utf-8
import tensorflow as tf

# Create a variable.
w = tf.Variable(initial_value=10., dtype=tf.float32)

sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

print '\nw.read_value() :\n', w.read_value(), '\n', w.read_value().eval()
print '\nw :\n', w, '\n', w.eval()

sess.close()

由打印結果可看出，

variable的值與 variable.read_value()的值之間的區(qū)別僅僅在于 tensor類型的不一樣；

但 eval() 后打印出的結果值是 一樣的。

w.read_value() :
Tensor("read:0", shape=(), dtype=float32) 
10.0

w :
<tf.Variable 'Variable:0' shape=() dtype=float32_ref> 
10.0

以上這篇tensorflow: variable的值與variable.read_value()的值區(qū)別詳解就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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