TensorFlow——变量的使用

import tensorflow as tf
#定义一个变量op
x = tf.Variable([1,2])
#定义一个常量op
a = tf.constant([3,3])
#增加一个减法op
sub = tf.subtract(x,a)
#增加一个加法op
add = tf.add(x,sub)
#变量要初始化，否则会报错
init = tf.global_variables_initializer()#调用这个函数进行所有全局变量的初始化
#创建一个会话，启动默认图
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run(sub))
    print(sess.run(add))

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#另一段代码，定义变量，循环进行赋值操作
import tensorflow as tf
#创建一个变量，初始化为0
state = tf.Variable(0,name='counter')
#创建一个op,作用是使state加1
new_value = tf.add(state,1)
#赋值op，赋值不能通过等号实现，需要调用这个方法就行赋值，把第二个参数赋给第一个
update = tf.assign(state,new_value)
#变量初始化
init = tf.global_variables_initializer()
#定义一个会话，启动默认图
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run(state))
    for _ in range(5):
        sess.run(update)
        print(sess.run(state))
'''