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tensorflow更改變量的值實(shí)例

發(fā)布時(shí)間：2020-09-07 18:37:42 來源：腳本之家 閱讀：324 作者：勿在浮沙筑高臺(tái)LS 欄目：開發(fā)技術(shù)

如下所示：

from __future__ import print_function,division
import tensorflow as tf

#create a Variable
w=tf.Variable(initial_value=[[1,2],[3,4]],dtype=tf.float32)
x=tf.Variable(initial_value=[[1,1],[1,1]],dtype=tf.float32,validate_shape=False)

init_op=tf.global_variables_initializer()
update=tf.assign(x,[[1,2],[1,2]])

with tf.Session() as session:
 session.run(init_op)
 session.run(update)
 x=session.run(x)
 print(x)

實(shí)驗(yàn)結(jié)果：

[[ 1. 2.]
 [ 1. 2.]]

tensorflow使用assign（variable，new_value）來更改變量的值，但是真正作用在garph中，必須要調(diào)用gpu或者cpu運(yùn)行這個(gè)更新過程。

session.run(update)

tensorflow不支持直接對(duì)變量進(jìn)行賦值更改

from __future__ import print_function,division
import tensorflow as tf

#create a Variable
x=tf.Variable(initial_value=[[1,1],[1,1]],dtype=tf.float32,validate_shape=False)
x=[[1,3],[2,4]]
init_op=tf.global_variables_initializer()
update=tf.assign(x,[[1,2],[1,2]])
with tf.Session() as session:
 session.run(init_op)
 session.run(update)
 print(session.run(x))

error:

"C:\Program Files\Anaconda3\python.exe" D:/pycharmprogram/tensorflow_learn/assign_learn/assign_learn.py
Traceback (most recent call last):
 File "D:/pycharmprogram/tensorflow_learn/assign_learn/assign_learn.py", line 8, in <module>
 update=tf.assign(x,[[1,2],[1,2]])
 File "C:\Program Files\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\state_ops.py", line 271, in assign
 if ref.dtype._is_ref_dtype:
AttributeError: 'list' object has no attribute 'dtype'

Process finished with exit code 1

以上這篇tensorflow更改變量的值實(shí)例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持億速云。

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