Variable和Tensor的区别

一、代码示例：

import tensorflow as tfa = tf.Variable(1.0,name='a')
b = tf.Variable(2.0,name='b')
c = tf.add(a,b)sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(c))
sess.close()

其中，a,b是Variable，而c是Tensor。

Variable和Tensor之间的区别：

Variable是可更改的，而Tensor是不可更改的。
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。
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。
Tensor可以使用的地方，几乎都可以使用Variable。

二、graph示例

如上图所示，graph中包含三种元素：
operation（算子）：±/……等运算，在图中表现为节点
tensor：operation的输出，在图中表现为连接节点的边
边缘点（或称为终端点）：输入（数据）或参数，如图中的X、W、b、c，其中tf.placeholder、tf.Variable、tf.constant、tf.zeros, tf.ones等都属于此类。

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