05 Tensorflow中变量的初始化

    打开Python Shell，输入import tensorflow as tf，而后能够执行如下代码。

    一、建立一个2*3的矩阵，并让全部元素的值为0.（类型为tf.float）

a = tf.zeros([2,3], dtype = tf.float32)

    二、建立一个3*4的矩阵，并让全部元素的值为1.

b = tf.ones([3,4])

    三、建立一个1*10的矩阵，使用2来填充。（类型为tf.int32，可忽略）

c = tf.constant(2, dtype=tf.int32, shape=[1,10])

    四、建立一个1*10的矩阵，其中的元素符合正态分布，平均值是20，标准误差是3.

d = tf.random_normal([1,10],mean = 20, stddev = 3)

    上面全部的值均可以用来初始化变量。例如用0.01来填充一个1*2的矩阵来初始化一个叫bias的变量。

bias = tf.Variable(tf.zeros([1,2]) + 0.01)

    若是你想查看这些量具体的值，能够在Session中执行它并输出。

sess = tf.Session()
print(sess.run(d))

    这里，我获得了如下的值：

    [[ 22.44503784  18.19544983  17.89671898  17.67314911  19.45074844
   18.6805439   18.56541443  16.59041977  22.11240005  19.12819099]]。它就是上面4咱们建立的量的值。

    参考资料

    《Tensorflow学习笔记（3）》：http://blog.sina.com.cn/s/blog_8b2a28790102wnkh.html