Tensorflow累加的實(shí)現(xiàn)案例
由于python內(nèi)部的變量其實(shí)都是reference，而Tensorflow實(shí)現(xiàn)的時(shí)候也沒有意義去判斷輸出是否是同一變量名，從而判定是否要新建一個(gè)Tensor用于輸出。Tensorflow為了滿足所有需求，定義了兩個(gè)不同的函數(shù)：tf.add和tf.assign_add。從名字即可看出區(qū)別，累加應(yīng)該使用tf.assign_add。同理的還有tf.assign_sub和tf.assign。
具體地，筆者需要一個(gè)iteration counter類似的變量，即每次使用一個(gè)batch更新參數(shù)之后都使得該變量加一，進(jìn)而控制learning rate等參數(shù)來調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)過程。
最初的實(shí)現(xiàn)如下：
a = tf.Variable(tf.zeros(1)) a = tf.add(a,tf.ones(1)) sess = tf.Session() sess.run(tf.global_variable_initializer()) for i in range(1000): print(sess.run(a))
那因?yàn)榈谝恍写a輸出的a和第二行代碼輸出的a，雖然變量名相同，但是實(shí)質(zhì)指向的變量以及空間都不同，每次輸出的都是1。
更改后的代碼則是如下：
a = tf.Variable(tf.zeros(1)) a = tf.assign_add(a,tf.ones(1)) sess = tf.Session() sess.run(tf.global_variable_initializer()) for i in range(1000): print(sess.run(a))
以上這篇Tensorflow累加的實(shí)現(xiàn)案例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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