Verwenden Sie assign (), um einen bestimmten Wert zuzuweisen, nachdem Sie die Variable des Tensorflusses initialisiert haben. Beispielsweise kann nach dem Lesen des Variablenwerts vom Prüfpunkt nur ein Teil mit numpy.array neu geschrieben werden.
assign_test.py
import tensorflow as tf
import numpy as np
x = tf.Variable(tf.zeros([5]))
y = tf.Variable(tf.ones([5]))
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.initialize_all_variables())
print 'x original = ', x.eval()
input_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=[5])
assign_op = x.assign(input_placeholder)
sess.run(assign_op, feed_dict={input_placeholder: np.ones(5).astype(np.float32)})
print 'x <- numpy array ...', x.eval()
assign_op = x.assign(y)
sess.run(assign_op)
print 'x <- another variable ...', x.eval()
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