tensorflow的常量与变量的学习

主要参照莫凡tensorflow学习：

代码：

import tensorflow as tf

value = tf.Variable(0,name='counter')
print(value.name)
one = tf.constant(1)

new_value = tf.add(value,one)
update = tf.assign(value,new_value)
#print(tf.__version__)
init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for _ in range(3):
        sess.run(update)
        print(sess.run(value))

## 定义
#定义一个变量和一个常量

var =tf.Variable(0,name="value")
con_var=tf.constant(1)

定义一个加法：

new_var=tf.add(var,con_var)

初始化，在初始化之前是变量是没有值的：

注意如果tensorflow版本>= 0.12，使用下面语句初始化变量，相反则：使用init = tf.initialize_all_variables()初始化变量

init =tf.global_variables_initializer()

这里变量还是没有被激活，需要再在 sess 里, sess.run(init) , 激活 init 这一步.

sess=tf.Session()

这个Session的使用在上一笔记记载。

本笔记主要用于个人学习记录。