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tensorflow之tf.placeholder 与 tf.Variable区别对比
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二者的主要区别在于 Variable:主要是用于训练变量之类的。比如我们经常使用的网络权重,偏置。 值得注意的是Variable在声明是必须赋予初始值。在训练过程中该值很可能会进行不断的加减操作变化。 名称的真实含义,在于变量,也即在真实训练时,其值是会改变的,自然事先需要指定初始值; placeholder:也是用于存储数据,但是主要用于feed_dict的配合,接收输入数据用于训练模型等。placeholder值在训练过程中会不断地被赋予新的值,用于批训练,基本上其值是不会轻易进行加减操作
学到老
2018-03-16
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