一、 constant（常量） 　　constant是TensorFlow的常量节点，通过constant方法创建，其是计算图（Computational Graph）中的起始节点，是传入数据。 创建方式 参数说明 value：初始值，必填，必须是一个张量（1或[1,2,3 ...

tf.Variable()生成变量 tf.constant()生成常量 变量需要初始化： ...

二者的主要区别在于： tf.Variable：主要在于一些可训练变量（trainable variables），比如模型的权重（weights，W）或者偏执值（bias）； 声明时，必须提供初始值； 名称的真实含义，在于变量 ...

https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/61712830 https://www.cnblogs.com/silence-tommy/p/7029561.html 二者的主要区别在于： tf.Variable：主要在于一些 ...

【注】 1.变量必须先声明其类型 　　（可以是基本类型，也可以是引用类型） 2.变量是程序中最基本的存储单元，要素包括变量名，变量类型和作用域 　　（变量名必须是合法的标识符） 3.变量声明 ...

一、函数意义： 1、tf.Variable() 变量 W = tf.Variable(<initial-value>, name=<optional-name>) 用于生成一个初始值为initial-value的变量。必须指定初始化值 ...

数据流图有两大组成部分： Tensor对象 Op对象 这二者的特性都是不可变的(immutable),在数据流图中对于普通Tensor来说，经过一次Op操作之后，就会转化为另一个Tensor。当前一个Tensor的使命完成之后就会被系统回收。 但在机器学习任务中，某些参数(eg ...

学了tf比较长一段时间了，一直没有搞懂tf中的variable_scope的用法。感觉有些知识点很零碎，这次看了一本书（质量比想象中的要好很多啊），整体的回顾一下tf。 1. tf变量管理 tf提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制。通过这个机制，在不同的函数中可以直接通过变量 ...