4.1 實驗介紹

4.1.1 關于本實驗

本實驗通過使用 tf.Variable 創建變量（節點），學習變量的用法。

4.1.2 實驗目的

l 理解 tf.Variable 和 get_variable，并使用 get_variable 獲取變量。

l 理解 tf.Variable 和 get_variable 的區別。

4.1.3 實驗介紹

通過實驗了解 tf.Variable 和 get_variable 的用法，并了解兩者的區別。

4.1.4 實驗步驟

步驟 1  登陸華為云。

步驟 2 點擊右上方的控制臺。

步驟 3 選擇彈性云服務器，網頁中會顯示該彈性云的可進行的操作，選擇遠程登錄。即登錄到彈性云服務器。

步驟 4 輸入指令 ll，查看當前目錄下的文件。

步驟 5 輸入命令：vi get_variable.py，創建新的 Python 腳本。

步驟 6 輸入命令 i,進入編輯模式開始編輯，輸入腳本內容。

步驟 7 輸入命令 :wq!,保存并退出。

步驟 8 輸入命令 cat get_variable.py 查看代碼。

步驟 9 運行測試。

輸入命令：python3 get_variable.py。

4.2 實驗過程

4.2.1 設置編碼說明

# -*- coding: utf-8 -*-

4.2.2 導入模塊

import tensorflow as tf

4.2.3 重置計算圖

tf.reset_default_graph()

4.2.4 定義 variable 變量

var1 = tf.Variable(10.0 , name="varname") var2 = tf.Variable(11.0 , name="varname") var3 = tf.Variable(12.0 )

var4 = tf.Variable(13.0 )

4.2.5 定義 get_variable 變量

with tf.variable_scope("test1" ):

var5 = tf.get_variable("varname",shape=[2],dtype=tf.float32)

with tf.variable_scope("test2"):

var6 = tf.get_variable("varname",shape=[2],dtype=tf.float32)

4.2.6 輸出變量

print("var1:",var1.name) #print variable 1 print("var2:",var2.name) #print variable 2 print("var3:",var3.name) #print variable 3 print("var4:",var4.name) #print variable 4 print("var5:",var5.name) #print get_variable 1 print("var6:",var6.name) #print get_variable 2

4.2.7 實驗結果

輸出結果：

var1:  varname:0 var2: varname_1:0 var3: Variable:0 var4: Variable_1:0 var5: test1/varname:0 var6: test2/varname:0