一、 constant（常量） 　　constant是TensorFlow的常量節點，通過constant方法創建，其是計算圖（Computational Graph）中的起始節點，是傳入數據。 創建方式 參數說明 value：初始值，必填，必須是一個張量（1或[1,2,3 ...

tf.Variable()生成變量 tf.constant()生成常量 變量需要初始化： ...

二者的主要區別在於： tf.Variable：主要在於一些可訓練變量（trainable variables），比如模型的權重（weights，W）或者偏執值（bias）； 聲明時，必須提供初始值； 名稱的真實含義，在於變量 ...

https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/61712830 https://www.cnblogs.com/silence-tommy/p/7029561.html 二者的主要區別在於： tf.Variable：主要在於一些 ...

【注】 1.變量必須先聲明其類型 　　（可以是基本類型，也可以是引用類型） 2.變量是程序中最基本的存儲單元，要素包括變量名，變量類型和作用域 　　（變量名必須是合法的標識符） 3.變量聲明 ...

一、函數意義： 1、tf.Variable() 變量 W = tf.Variable(<initial-value>, name=<optional-name>) 用於生成一個初始值為initial-value的變量。必須指定初始化值 ...

數據流圖有兩大組成部分： Tensor對象 Op對象 這二者的特性都是不可變的(immutable),在數據流圖中對於普通Tensor來說，經過一次Op操作之后，就會轉化為另一個Tensor。當前一個Tensor的使命完成之后就會被系統回收。 但在機器學習任務中，某些參數(eg ...

學了tf比較長一段時間了，一直沒有搞懂tf中的variable_scope的用法。感覺有些知識點很零碎，這次看了一本書（質量比想象中的要好很多啊），整體的回顧一下tf。 1. tf變量管理 tf提供了通過變量名稱來創建或者獲取一個變量的機制。通過這個機制，在不同的函數中可以直接通過變量 ...