TensorFlow中assign函數

tf.assign

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assign (
      ref ,
      value ,
      validate_shape = None ,
      use_locking = None ,
      name = None
  )

定義在：tensorflow/python/ops/state_ops.py

參見指南：變量>變量幫助函數

通過將 "value" 賦給 "ref" 來更新 "ref".

此操作輸出在賦值后保留新值 "ref" 的張量.這使得更易於鏈接需要使用重置值的操作. 

ARGS：

• ref：一個可變的張量.應該來自變量節點.節點可能未初始化.
• value：張量.必須具有與 ref 相同的類型.是要分配給變量的值.
• validate_shape：一個可選的 bool.默認為 True.如果為 true, 則操作將驗證 "value" 的形狀是否與分配給的張量的形狀相匹配；如果為 false, "ref" 將對 "值" 的形狀進行引用.
• use_locking：一個可選的 bool.默認為 True.如果為 True, 則分配將受鎖保護;否則, 該行為是未定義的, 但可能會顯示較少的爭用.
• name：操作的名稱(可選).

返回：

一個在賦值完成后將保留 "ref" 的新值的張量.

tf.assign_add

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assign_add (
      ref ,
      value ,
      use_locking = None ,
      name = None
  )

定義在：tensorflow/python/ops/state_ops.py

參見指南：變量>變量幫助函數

通過向 "ref" 添加 "value" 來更新 "ref".

此操作在更新完成后輸出 "ref".這使得更易於鏈接需要使用重置值的操作.

ARGS：

• ref：一個可變的張量.必須是下列類型之一：float32,float64,int64,int32,uint8,uint16,int16,int8,complex64,complex128,qint8,quint8,qint32,half.應該來自變量節點.
• value：張量.必須有相同的類型 ref,要添加到變量的值.
• use_locking：默認為 False；如果為真, 加法將被鎖保護；否則,該行為是未定義的,但可能會顯示較少的爭用.
• name：操作的名稱(可選).

返回：

與“REF”相同.返回是為了希望在更新變量后使用新值的操作的便利. 

tf.assign_sub

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assign_sub (
      ref ,
      value ,
      use_locking = None ,
      name = None
  )

定義在：tensorflow/python/ops/state_ops.py

參見指南：變量>變量幫助函數

通過從 "ref" 中減去 "value" 來更新 "ref".

此操作在更新完成后輸出 "ref",這使得更易於鏈接需要使用重置值的操作.

ARGS：

• ref：一個可變的張量.必須是下列類型之一：float32,float64,int64,int32,uint8,uint16,int16,int8,complex64,complex128,qint8,quint8,qint32,half.應該來自變量節點.
• value：張量.必須有相同的類型 ref.要減去變量的值.
• use_locking：一個可選的 bool,默認為 False.如果為 True,減法將被鎖定保護,否則行為是未定義的,但可能表現出較少的爭用. 
• name：操作的名稱(可選).

返回：

與“REF”相同.返回是為了使得在更新變量后要使用新值的操作的便利.