一，接前一天

（1）.内容前先弄清楚 sess.run() 函数

a. 该函数干嘛的

sess.run() 函数是 TensorFlow 中最核心的执行函数之一，用于在会话中执行计算图上的操作和张量，并返回相应的结果。

看到了：该函数是用来创建一个会话对象。在这个会话中，我们可以执行模型中定义好的操作和张量

b. 该函数有哪些参数

sess.run()
#来看下源代码
run(self, feed_dict=None, session=None)
'''
fetches（必选）也就是：需要执行的操作或张量，可以是单个张量、操作，也可以是由它们组成的列表、元组或字典等形式。
feed_dict（可选）：用于传递数据的占位符字典。该参数默认为空字典，如果图中存在占位符，则 feed_dict 必须提供相应的数值，否则会抛出异常。

session=None：指定我们的回话对象，在进行初始化的时候，这里就要显式的说明
例如：
# 创建一个会话
test = tf.Session()
tf.global_variables_initializer().run(session=test)

'''

下面分别对这两个参数进行详细解释：

1. fetches
fetches 参数用于指定需要在会话中执行的操作或者张量，可以传入单个操作或者张量，也可以传入一个列表、元组或字典等形式。fetches 参数有以下几种常见的情况：
   –传入单个张量或操作，返回该张量或操作的计算结果。
   传入多个张量或操作的列表或元组，返回所有张量或操作的计算结果。
   –传入字典，键为字符串，值为张量或操作，返回字典中所有张量或操作的计算结果。
   例如，我们可以通过 sess.run() 函数来获取两个张量的值：

import tensorflow as tf
a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)
c = a + b
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run([a, b]))

2. feed_dict
   feed_dict 参数用于传递占位符的值，以便在会话中执行计算。在 TensorFlow 中，占位符是一种特殊的张量，它没有具体的数值，但在使用时必须提供相应的数据。feed_dict 参数可以是一个字典，其中键为占位符张量，值为需要填充的数值。
   例如，我们可以通过 feed_dict 参数来设置占位符变量的值：

import tensorflow as tf
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None])
y = 2 * x
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(y, feed_dict={x: [1, 2, 3]})
    print(result)

c. 该函数的使用

我们来使用一下：

import tensorflow as tf

#创建占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None])
y = 2 * x

with tf.Session() as sess: 
#创建一个会话对象，赋值给sess
    result = sess.run(y, feed_dict={x: [1, 2, 3]})
    #在该会话中执行定义好的操作 和 张量
    print(result)

（2）.由库函数创建张量

test3 = tf.zeros((2,3))
print('tensor test3:',test3)
print('run test3:',test.run(test3))

（3）.由库函数创建张量

二、变量tf.Variable()

（1）.啥是变量

在 TensorFlow 1.x 版本中，tf.Variable() 函数用于创建一个可训练的张量，也就是变量。变量在模型的训练过程中会被反复更新，用于存储和更新模型参数。与常规张量不同的是，变量在创建时需要初始化，并且可以持久化到磁盘上。通过变量，可以方便地定义和管理模型参数，从而加快模型训练的速度和效果。

（2）.什么情况下会用该变量函数

在神经网络模型中，我们通常需要定义一些可训练的参数，例如：权重和偏置项等。这些参数会在模型的训练过程中被反复更新以优化模型性能。使用 tf.Variable() 函数可以方便地创建这些参数。

举个例子，假设我们要实现一个简单的线性回归模型 y = wx + b，其中 w 和 b 是待学习的参数。我们可以使用 tf.Variable() 函数来创建这两个变量：

import tensorflow as tf

# create w and b init 0.0
w = tf.Variable(0.0, name='weight')
b = tf.Variable(0.0, name='bias')

# create input and out
x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None])
out = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None])

# create loss and opt
y = w * x + b
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - out))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.005)
train_op = optimizer.minimize(loss)

# train model
with tf.Session() as sess:
    tf.global_variables_initializer().run(session=sess)
    for i in range(1000):
        _, loss_val, w_val, b_val = sess.run(
            [train_op, loss, w, b],
            feed_dict={x: [1, 23, 4, 5, 7, 5, 7], out: [3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]}
        ) #注意 输入的数据 形状要一致，避免输出与预测值得形状不一致问题
        if i % 100 == 0:
            print('Step {}: loss = {}, w = {}, b = {}'.format(i, loss_val, w_val, b_val))

（3）.通过变量来创建张量

import tensorflow as tf
import numpy as np
from pprint import pprint

#TODO 创建一个会话
test = tf.Session()
w = tf.Variable([5.0],tf.float32)
b = tf.Variable([6.0],tf.float32)
x = tf.placeholder(tf.float32)

y = w * x + b

print('w:',w)
print('b:',b)
print('x:',x)
print('y:',y)
tf.global_variables_initializer().run(session = test)
print('run y:',test.run(y,feed_dict={x:[1,2,3,4]}))

使用tf.Variable()创建变量时，需要注意以下几点：

1. 变量的初始值需要在创建时指定，可以是常量，也可以是随机数等。
2. 变量的类型需要与初始值相匹配，比如：创建一个整型变量时，初始值必须为整数。
3. 在使用变量前，需要通过调用tf.global_variables_initializer()来初始化所有变量。
4. 变量在计算图中有自己的作用域，需要注意命名空间的规范，便于管理和调试。
5. 变量的生命周期需要谨慎管理，避免内存泄漏或者过早释放。

三、变量 tf.Variable() 与 tf.placeholder() 的区别

在 TensorFlow 中，tf.Variable() 和 tf.placeholder() 都是非常重要的变量类型，它们有以下几个不同点：

1.初始化

tf.Variable() 变量在创建时需要进行初始化，并且可以持久化到磁盘上。我们通常使用 tf.global_variables_initializer() 函数来初始化所有变量。例如：

import tensorflow as tf

# 创建变量 w 和 b
w = tf.Variable(0.0, name='weight')
b = tf.Variable(0.0, name='bias')

with tf.Session() as sess:
	# 初始化所有变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

而 tf.placeholder() 变量没有具体的值，只是一个占位符，因此也不需要进行初始化。它通常用于定义模型的输入和输出等信息。

2. 数据类型和形状

tf.Variable() 和 tf.placeholder() 变量都可以指定数据类型和形状。在使用 tf.Variable() 创建变量时，我们需要明确指定变量的形状和数据类型。例如：

import tensorflow as tf

# 创建一个形状为 [2, 3]，数据类型为 float32 的变量
x = tf.Variable(tf.zeros([2, 3]), dtype=tf.float32)

而在使用 tf.placeholder() 时，我们可以通过 shape 参数来指定占位符的形状，数据类型则可以通过传入的数值来自动推断。例如：

import tensorflow as tf

# 定义一个形状为 [None, 3] 的占位符，数据类型自动推断
x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 3])

'''
自动推断的意思是：当我们使用占位符创建了指定数据类型，在给他传参的时候，无需一致，该函数会自动识别为 我们指定的数据类型
'''

3. 可训练性

tf.Variable() 变量是可训练的，它们在模型的训练过程中会被反复更新以优化模型性能。而 tf.placeholder() 变量没有训练参数，只是一个占位符，用于定义模型的输入和输出等信息。

4. 更新方式

对于 tf.Variable() 变量，我们可以使用 assign 或 assign_add 等方法来更新变量的值。例如：

import tensorflow as tf

# 创建变量 w 和 b，并初始化为0.0
w = tf.Variable(0.0, name='weight')
b = tf.Variable(0.0, name='bias')

# 使用 assign 方法更新 w 的值
sess.run(w.assign(2.0))

而对于 tf.placeholder() 变量，其值不能直接更新，需要通过传递新的数值来重新计算相应的张量或操作。

总结：

1. 在 TensorFlow 中，tf.placeholder() 是一个占位符变量，它不是具体的数值，只是一个形状和数据类型都已经确定的张量。在计算图中使用 tf.placeholder() 可以定义模型的输入和输出等信息，然后通过 feed_dict 参数来传递具体的数值.
   例如：

import tensorflow as tf

# 创建一个形状为 [None, 3] 的占位符，数据类型为 float32
x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 3])

# 定义一个操作 y，将 x 向量与常量向量相加
y = x + tf.constant([1.0, 2.0, 3.0])

with tf.Session() as sess:
    # 将 [4, 5, 6] 作为 x 的值，计算 y 的结果
    result = sess.run(y, feed_dict={x: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]})
    print(result)

2. tf.Variable() 则是一个具体的数值，它可以被更新和持久化到磁盘上。在使用 tf.Variable() 创建变量时，我们需要指定变量的初始值和数据类型

import tensorflow as tf

# 创建一个训练变量 w，初始值为 0.0
w = tf.Variable(0.0, dtype=tf.float32)

# 定义一个操作 loss，将 w 的平方与常量 2 相加
loss = tf.square(w) + 2

with tf.Session() as sess:
    # 初始化所有变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 计算 loss 的结果
    result = sess.run(loss)
    print(result)

3. 在使用 tf.Variable() 变量时，需要给它传递一个初始值，并在计算前进行初始化才能保证正常计算。

注意：在 TensorFlow 中，使用 tf.Variable() 创建变量时需要为其指定一个初始值。如果在创建变量时给定了初始值，那么在计算前进行初始化之后，变量的值就会被更新。
那么为什么既然会被初始化更新掉还要给与初始值呢？

在 TensorFlow 中，给变量指定一个初始值的目的是为了在计算图中建立变量节点，并确定它的数据类型、形状和初值等属性。这样做有以下几个好处：

原因二：确定变量的数据类型、形状和初值等属性，使得我们能够更方便地使用变量进行计算。

原因三：在计算图中明确地标记变量节点，使得我们能够更方便地对其进行操作和管理。

原因四：变量的初值可以作为一种默认值，在初始化时如果没有手动赋值，就会自动使用默认值进行初始化。

原因五：在实际的工作中，我们通常会需要手动给变量赋初值，并在计算前对变量进行初始化。这样做主要是为了保证变量的初值和计算结果符合预期。

四、tf.get_variable()获取变量

1. tf.get_variable()的好处：
   一般来说：如果我们定义的变量名称在之前已经定义过，再次定义的时候那么TensorFlow就会报错。若果此时我们使用tf.get_variable()函数来替代tf.variable()函数，就会避免这种情况。使用tf.get_variable()后，如果变量已经定义过，该函数就会直接返回变量，若果变量之前未被定义，则该函数就会从新定义。
   例如：

import tensorflow as tf

# 定义一个变量 x
x = tf.Variable(tf.random_normal([10]), name='x')

# 使用 x 的名称来创建一个新变量 y，并共享 x 的值
y = tf.get_variable(name='x', shape=[10], dtype=tf.float32, initializer=tf.constant_initializer(0.0))

with tf.Session() as sess:
    # 初始化所有变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 输出变量 x 和 y 的数值
    print('x:', sess.run(x))
    print('y:', sess.run(y))

注意：由于我们使用了 tf.get_variable() 方法，因此在创建变量时需要指定变量的名称、形状、数据类型以及初始化器等参数

另外：
如果要通过 tf.get_variable() 方法继承已经定义的变量，那么必须要在创建计算图时指定 reuse=True 参数，以告知 TensorFlow 允许共享变量。如果没有指定 reuse=True，那么 TensorFlow 将会默认禁止变量共享，从而导致错误。

在分布式TensorFlow中， tf.get_variable() 获取得到全局变量，若要得到局部变量，则使用：tf.get_local_variable()