我正在尝试为python中的tensorflow变量分配一个新值。
import tensorflow as tf
import numpy as np
x = tf.Variable(0)
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(init)
print(x.eval())
x.assign(1)
print(x.eval())
但是我得到的输出是
0
0
因此该值没有改变。我想念什么？
在TF1中，该语句x.assign(1)实际上并未将值分配1给x，而是创建了一个tf.Operation必须显式运行以更新变量的*。调用Operation.run()或Session.run()可用于运行该操作：
assign_op = x.assign(1)
sess.run(assign_op) # or `assign_op.op.run()`
print(x.eval())
# ==> 1
（*实际上，它返回tf.Tensor与变量的更新值相对应的a ，以便更轻松地链接分配。）
但是，x.assign(1)现在在TF2中会急切地分配值：
x.assign(1)
print(x.numpy())
# ==> 1
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