05 Tensorflow中變量的初始化

    打開Python Shell，輸入import tensorflow as tf，而後能夠執行如下代碼。

    一、建立一個2*3的矩陣，並讓全部元素的值爲0.（類型爲tf.float）

a = tf.zeros([2,3], dtype = tf.float32)

    二、建立一個3*4的矩陣，並讓全部元素的值爲1.

b = tf.ones([3,4])

    三、建立一個1*10的矩陣，使用2來填充。（類型爲tf.int32，可忽略）

c = tf.constant(2, dtype=tf.int32, shape=[1,10])

    四、建立一個1*10的矩陣，其中的元素符合正態分佈，平均值是20，標準誤差是3.

d = tf.random_normal([1,10],mean = 20, stddev = 3)

    上面全部的值均可以用來初始化變量。例如用0.01來填充一個1*2的矩陣來初始化一個叫bias的變量。

bias = tf.Variable(tf.zeros([1,2]) + 0.01)

    若是你想查看這些量具體的值，能夠在Session中執行它並輸出。

sess = tf.Session()
print(sess.run(d))

    這裏，我獲得瞭如下的值：

    [[ 22.44503784  18.19544983  17.89671898  17.67314911  19.45074844
   18.6805439   18.56541443  16.59041977  22.11240005  19.12819099]]。它就是上面4咱們建立的量的值。

    參考資料

    《Tensorflow學習筆記（3）》：http://blog.sina.com.cn/s/blog_8b2a28790102wnkh.html