python - 随机变量的运算在 Tensorflow 中无法正常工作

Question

我创建了两个张量(即:x1，y2)，它们以均匀分布初始化，但是当我打印出结果时，它们不是我所期望的。

这是我的代码:

x1 = tf.random_uniform([1], 0, 10, tf.int32)
y1 = tf.random_uniform([1], 0, 10, tf.int32)

subtraction = x1 - y1

with tf.Session() as sess:

    print(sess.run(x1))
    print(sess.run(y1))
    print(sess.run(subtraction))

这是结果:

[6]

[2]

[0]

Answer 1

在您的代码中，x1 和 y1 是随机数生成器。每次调用它们时，它们都会采用不同的值。因此，当您调用减法(减法又调用您的数字生成器x1和y1)时，没有理由获得与之前一致的结果来电。

要实现您想要的目标，请将值存储在变量中:

import tensorflow as tf

x1 = tf.Variable(tf.random_uniform([1], 0, 10, tf.int32))
y1 = tf.Variable(tf.random_uniform([1], 0, 10, tf.int32))

subtraction = x1 - y1

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(x1))
    print(sess.run(y1))
    print(sess.run(subtraction))

或者，如果您不需要迭代之间的持久性，并且可以一次调用依赖于数字生成器的所有运算符，请将它们打包到对 sess.run 的同一个调用中:

import tensorflow as tf

x1 = tf.random_uniform([1], 0, 10, tf.int32)
y1 = tf.random_uniform([1], 0, 10, tf.int32)

subtraction = x1 - y1

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run([x1, y1, subtraction]))