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由于python内部的变量其实都是reference,而Tensorflow实现的时候也没有意义去判断输出是否是同一变量名,从而判定是否要新建一个Tensor用于输出。Tensorflow为了满足所有需求,定义了两个不同的函数:tf.add和tf.assign_add。从名字即可看出区别,累加应该使用tf.assign_add。同理的还有tf.assign_sub和tf.assign。

具体地,笔者需要一个iteration counter类似的变量,即每次使用一个batch更新参数之后都使得该变量加一,进而控制learning rate等参数来调节学习过程。

最初的实现如下:

a = tf.Variable(tf.zeros(1))
a = tf.add(a,tf.ones(1))

sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variable_initializer())
for i in range(1000):
  print(sess.run(a))

那因为第一行代码输出的a和第二行代码输出的a,虽然变量名相同,但是实质指向的变量以及空间都不同,每次输出的都是1。

更改后的代码则是如下:

a = tf.Variable(tf.zeros(1))
a = tf.assign_add(a,tf.ones(1))

sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variable_initializer())
for i in range(1000):
  print(sess.run(a))

以上这篇Tensorflow累加的实现案例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
Tensorflow,累加

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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

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《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。