Класс Variable

Класс Variable создает переменную, которая представляет собой изменяемый тензор. В отличие от обычного тензора, созданного через constant, переменная может изменять свое значение. Первым параметром класс принимает начальное значение, которое может быть числом, списком или массивом. Вторым параметром можно передать тип данных, третьим - имя переменной, четвертым - флаг обучаемости trainable, а пятым - устройство размещения.

Синтаксис

tf.Variable(initial_value, [dtype], [name], [trainable], [device])

Пример

Давайте создадим переменную из списка чисел 1, 2, 3, 4, 5:

import tensorflow as tf

v = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5])
print(v)

Результат выполнения кода:

<tf.Variable 'Variable:0' shape=(5,) dtype=int32, numpy=array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int32)>

Пример

Давайте создадим переменную с типом float32 и выведем ее значение через метод numpy:

import tensorflow as tf

v = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5], dtype=tf.float32)
print(v.numpy())

Результат выполнения кода:

[1. 2. 3. 4. 5.]

Пример

Давайте создадим переменную с именем и проверим ее атрибуты:

import tensorflow as tf

v = tf.Variable([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], name='matrix')
print(v.name)
print(v.shape)
print(v.dtype)

Результат выполнения кода:

matrix:0
(2, 3)
<dtype: 'int32'>

Пример

Давайте изменим значение переменной с помощью метода assign:

import tensorflow as tf

v = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5])
v.assign([5, 4, 3, 2, 1])
print(v.numpy())

Результат выполнения кода:

[5 4 3 2 1]

Смотрите также

метод assign,
который присваивает переменной новое значение
метод assign_add,
который прибавляет значение к переменной
метод numpy,
который возвращает значение переменной как массив NumPy
атрибут shape,
который возвращает форму переменной