Когда tf.variable() реализуется в тензорном потоке

Question

Я начал изучать shadoworflow два дня назад, и когда я вижу переменную совместного использования в оффлайновом веб-сайте tensorflow, я был смущен tf.Variable(). После того, как я создать переменную следующим образом:

demo = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 32]), name="test")

Интересно, состоит ли демо некоторого случайного числа сразу или только после запуска одного сеанса и запустить граф. Если это первый, то почему мы не можем показать его tf.print() и можем показать его после запуска сеанса.

Answer 1

Так как работает Tensorflow.

Сначала вы определяете вычислительный граф, в котором описываются взаимодействия между переменными, заполнителями и операциями. Обратите внимание, что инициализация переменной является операцией и как таковая помещается в описание графика.

Чтобы вычислить что-либо, определенный вами граф должен быть запущен в сеанс. Сессия помещается в устройство (которое вы можете указать), и выбранное устройство выполняет все.

Поэтому

demo = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 32]), name="test") 

является определением 2 операции:

1. tf.random_normal([5, 5, 32, 32]) создает узел операции в графе, который состоит в генерации тензора с определенной формой, заполненной случайными значениями извлеченных из нормального распределения.
2. tf.Variable(value, name="test") сначала создает переменный узел (с именем = test), а не рабочий узел, который состоит в присвоении переменной value.