Question

我创建了两个Tensors（即：x1，y2），它使用均匀分布进行初始化，但是当我打印出结果时，它们并不是我所期望的。

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))

结果如下：

[6]

[2]

[0]

Answer 1

在您的代码中，var arr = Array<String>() arr.append("First Entry") arr.append("Second Entry") arr.append("Third Entry")和x1是随机数生成器。每次调用它们时都会采用不同的值。因此，当您致电y1，然后拨打您的号码生成器subtraction和x1时，没有理由获得与之前通话一致的结果。

要实现您的目标，请将值存储在y1：

中

Variable

或者，如果您不需要在迭代之间保持持久性，并且可以立即呼叫依赖于您的号码生成器的所有运营商，请将它们打包到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))的同一个呼叫中：

sess.run

随机变量的操作在Tensorflow

1 个答案: