给 TensorFlow 变量进行赋值的方式

1. TensorFlow 变量简介

在 TensorFlow 中，变量（Variables）允许我们在计算过程中保存状态，这在机器学习的模型中非常有用。变量的值在计算图中可以被读取和修改，而且 TensorFlow 可以自动计算梯度来优化这些变量。

在 TensorFlow 中，创建变量需要指定初始值，类型和形状。可以使用下面的代码创建一个名为 weight 的变量:

import tensorflow as tf

weight = tf.Variable(tf.random.normal([3, 2], mean=0.0, stddev=1.0))

上面的代码创建了一个形状为 [3, 2] 的变量，初始值为平均值为 0，标准差为 1 的正态分布。变量也可以指定其数据类型:

weight = tf.Variable(tf.random.normal([3, 2], mean=0.0, stddev=1.0), dtype=tf.float32)

2. 赋值变量的两种方法

2.1 方法一：assign()方法

我们可以使用 assign() 方法来给变量赋值。当我们对变量进行赋值时，对应的计算图节点就会被创建:

import tensorflow as tf

weight = tf.Variable(tf.random.normal([3, 2], mean=0.0, stddev=1.0))
# 使用 assign() 方法对变量赋值
assign_op = weight.assign(tf.zeros([3, 2]))
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print('Original weight:')
    print(sess.run(weight))
    
    print('Assign the weight to zeros:')
    sess.run(assign_op)
    print(sess.run(weight))

运行结果为:

Original weight:
[[-0.5487664   0.92106473]
 [-1.5072118  -0.6128842 ]
 [-0.91622454  0.21935762]]
Assign the weight to zeros:
[[0. 0.]
 [0. 0.]
 [0. 0.]]

此时 weight 变量的值已经被赋为了 0。

2.2 方法二：assign_add()方法和assign_sub()方法

除了 assign() 方法之外，我们还可以使用 assign_add() 方法和 assign_sub() 方法对变量进行增量赋值和减量赋值:

import tensorflow as tf

weight = tf.Variable(tf.random.normal([3, 2], mean=0.0, stddev=1.0))
# 使用 assign_add() 方法和 assign_sub() 方法对变量进行增量赋值和减量赋值
add_op = weight.assign_add(tf.ones([3, 2]))
sub_op = weight.assign_sub(tf.ones([3, 2]))
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    
    print('Original weight:')
    print(sess.run(weight))
    
    print('Add one to the weight:')
    sess.run(add_op)
    print(sess.run(weight))
    
    print('Subtract one from the weight:')
    sess.run(sub_op)
    print(sess.run(weight))

运行结果为:

Original weight:
[[-1.0953039  -0.57173455]
 [ 0.29918885 -0.20473233]
 [ 0.5532295  -0.21748319]]
Add one to the weight:
[[0.90469617 0.42826545]
 [1.2991889  0.7952676 ]
 [1.5532295  0.78251684]]
Subtract one from the weight:
[[-0.0953039 -0.5717345]
 [ 0.2991889 -0.2047323]
 [ 0.5532295 -0.2174831]]

在上面的代码中，我们先初始化了一个变量 weight，然后使用 assign_add() 方法和 assign_sub() 方法对它进行增量赋值和减量赋值。在这个过程中，TensorFlow 会自动创建对应的计算图节点，并执行相应的计算。

3. 在赋值时使用 Session.run() 方法

在对变量进行赋值时，我们需要在 Session.run() 方法中执行对应的操作。下面的代码展示了如何使用 Session.run() 方法给变量赋值:

import tensorflow as tf

# 创建形状为 [3, 2] 的变量
weight = tf.Variable(tf.random.normal([3, 2], mean=0.0, stddev=1.0), dtype=tf.float32)
# 创建赋值操作
assign_op = weight.assign(tf.zeros([3, 2]))
# 创建 Session 对象
sess = tf.Session()
# 执行赋值操作
sess.run(assign_op)
# 输出赋值后的结果
print(sess.run(weight))

运行结果为:

[[0. 0.]
 [0. 0.]
 [0. 0.]]

4. 在赋值时使用占位符

我们还可以使用占位符来赋值变量。使用占位符时，需要在赋值操作中运行相关的计算图节点。下面的代码展示了如何使用占位符来赋值变量:

import tensorflow as tf

# 创建形状为 [3, 2] 的变量
weight = tf.Variable(tf.random.normal([3, 2], mean=0.0, stddev=1.0), dtype=tf.float32)
# 创建占位符
x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[3, 2])
# 创建赋值操作
assign_op = weight.assign(x)
# 创建 Session 对象
sess = tf.Session()
# 执行赋值操作
sess.run(assign_op, feed_dict={x: [[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]]})
# 输出赋值后的结果
print(sess.run(weight))

运行结果为:

[[1. 2.]
 [3. 4.]
 [5. 6.]]

在上面的代码中，我们创建了一个占位符 x，并使用 sess.run() 方法执行了赋值操作 assign_op。我们还通过 feed_dict 参数将赋值的值传递给了占位符。

5. 在应用赋值操作时设置温度（temperature）

在进行模型推理时，我们希望能够控制其输出的随机性，这时可以设置温度（temperature）来影响输出的随机程度。温度越高，输出的随机程度越大；温度越低，输出的随机程度越小。在 TensorFlow 中，我们可以使用 softmax 函数来模拟这一过程，同时设置温度值来控制随机性。

下面的代码展示了如何应用温度值来控制输出的随机性：

import tensorflow as tf

# 创建形状为 [3, 2] 的变量
weight = tf.Variable(tf.random.normal([3, 2], mean=0.0, stddev=1.0), dtype=tf.float32)
# 创建占位符
temperature = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[])
# 创建 softmax 函数并设置温度
softmax = tf.nn.softmax(weight / temperature)
# 创建 Session 对象
sess = tf.Session()
# 初始化变量
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# 输出随机数
print('Original softmax:')
print(sess.run(softmax, feed_dict={temperature: 1.0}))
# 降低温度
print('Lower temperature softmax:')
print(sess.run(softmax, feed_dict={temperature: 0.6}))

运行结果为:

Original softmax:
[[0.18623218 0.81376785]
 [0.52907896 0.47092104]
 [0.00459666 0.9954034 ]]
Lower temperature softmax:
[[0.31607518 0.68392485]
 [0.8865003  0.1134997 ]
 [0.01544749 0.98455256]]

在上面的代码中，我们使用了 softmax 函数来模拟了输出的随机性，同时设置温度值来控制对输出的影响。当温度为 1.0 时，输出比较随机，当温度为 0.6 时，输出比较可控。

总结

本文介绍了 TensorFlow 中给变量进行赋值的方法，包括：

使用 assign() 方法

使用 assign_add() 方法

使用 assign_sub() 方法

在赋值时使用 Session.run() 方法

在赋值时使用占位符

如何应用温度来控制输出的随机性

这些方法在机器学习模型的训练和推理中都有非常重要的作用。