TensorFlow的基本运算02_01

变量的赋值操做：

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
import tensorflow as tf
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TensorFlow中的变量赋值
与传统编程语言不一样，TensorFlow中的变量定义后，通常无需人工赋值，
系统会根据算法模型，训练优化过程当中自动调整变量对应的数值。
特殊状况须要人工更新的，可用变量赋值语句；

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#变量赋值案例


tf.reset_default_graph()



value = tf.Variable(0,name="value")
one = tf.constant(1)
new_value = tf.add(value,one)

update_value = tf.assign(value,new_value)

init = tf.global_variables_initializer()


with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for _ in range(10):  #执行了10次
        sess.run(update_value)



        print(sess.run(value))

logdir = 'F:/python_work/tf/log'
writer = tf.summary.FileWriter(logdir,tf.get_default_graph())
writer.close()


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输出结果：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
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