【TensorFlow】神经网络参数与变量（四）

在TensorFlow中，变量（tf.Variable）的作用就是保存和更新神经网络的参数。在神经网络中，给变量赋予随机数最为常见，所以一般使用随机数给TensorFlow的变量初始化。

1、tf.random_normal 正态分布随机数
2、tf.truncated_normal 正态分布，但如果随机出来的值偏离值超过2个标准差，那么这个数将会被重新随机
3、tf.random_uniform 均匀分布
4、tf.random_gamma Gamma 分布

TensorFlow也支持常数来初始化一个变量。

1、tf.constant 产生一个给定值的常量
2、tf.zeros(shape，dtype) 产生全为0的数组
3、tf.ones 产生全为1的数组
4、tf.fill 产生一个全部为给定数值的数组

在神经网路中，偏执项(bias)通常会使用常数来设置初始值。

前向传播过程

维度变量是一个重要的属性，和类型不大一样，维度在运行中是可能改变的，但是需要设定参数validate_shape=False