tensor和Variable

初学tensorflow，有点搞不懂 tensor和Variable的区别，经过思考，得到以下总结！

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目录

Tensor

Variable

总结

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Tensor

import tensorflow as tf


x = tf.random_uniform([3,3])        #创建一个Tensor

with tf.Session() as sess:
    print(type(x))
    y = sess.run(x)
    print(type(y))     #y是一个numpy.ndarray
    print(y)
sess.close()

输出: <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
            <class 'numpy.ndarray'>
            [[0.69635034 0.01574457 0.10151494]
            [0.22572029 0.58939755 0.6667918 ]
            [0.12261796 0.6142607  0.7017566 ]]

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Variable

import tensorflow as tf

a = tf.Variable(tf.random_uniform([3,3]))
with tf.Session() as sess_2:
    init_op = tf.initialize_all_variables()
    sess_2.run(init_op)
    print(type(a))
    print(sess_2.run(a))

sess_2.close()

输出： <class 'tensorflow.python.ops.variables.Variable'>
           [[0.68190384 0.48186898 0.5836265 ]
           [0.7770786  0.28783894 0.60949016]
           [0.5110326  0.1956842  0.12324178]]

注意：在TensorFlow中，变量的定义和初始化是分开的，所有关于图变量的赋值和计算都要通过tf.Session的run来进行。想要将所有图变量进行集体初始化时应该使用tf.global_variables_initializer。

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总结

Variable和Tensor之间的区别：
1. Variable是可更改的，而Tensor是不可更改的，比如：Tensor不具有assign函数，而Variable含有；
2. Variable用于存储网络中的权重矩阵等变量，而Tensor更多的是中间结果等；
3. Variable是会显示分配内存空间的，需要初始化操作（assign一个tensor），由Session管理，可以进行存储、读取、更改等操作。相反地，诸如Const, Zeros等操作创造的Tensor，是记录在Graph中，所以没有单独的内存空间；而其他未知的由其他Tensor操作得来的Tensor则是只会在程序运行中间出现；

4.tensor和Variable产生的方式也有所不同；
5. Tensor可以使用的地方，几乎都可以使用Variable；

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参考文献：https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variables 

                 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Variable