tf.placeholder和tf.variable什么区别?

  统计/机器学习 Python TensorFlow
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最近开始学习tensorflow。一开始就有点懵,这个tf.placeholder和tf.variable有什么区别?感觉都是声明变量用的。

有知道的朋友可以具体解释一下吗?谢谢!

 

MrMath   2017-05-17 10:37



   1个回答 
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tf.placeholder在声明的时候不需要初始化的数值,只需要声明类型和维数,例如

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1024))

tf.placeholder是为了方便定义神经网络结构,所以可以看作是符号变量。tf.placeholder通常是在训练session开始后,存放输入样本的。


tf.Variable在声明的时候必须要有初始的数值。例如

weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35),name="weights")
biases = tf.Variable(tf.zeros([200]), name="biases")

tf.Variable通常是存放weight和bias,然后会不停地被更新,所以说是variable。


高代兄   2017-05-19 08:17



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