Tensorflow中的变量，常量和图形

Question

我是tensorflow的新手，经过不同来源的一些基础知识后，我对图表及其执行完全感到困惑。这是一个6行代码：

 x = tf.constant([35, 40, 45], name='x')
 y = tf.Variable(x + 5, name='y')

 model = tf.global_variables_initializer()

 with tf.Session() as session:
    session.run(model)
    print(session.run(y))

1。第1行和第2行创建一个常量和一个变量，此时会创建一个图形吗？

2.当我运行＆＃39;模型＆＃39;时创建的图表。通过会话，即变量初始化？以及图表执行的时间点？

3.执行图表时，为什么我们需要运行变量，即session.run（y）＆＃39;打印它的价值？

编辑：

这是逐行图表示，是否正确？我知道2（a）是错误的，这就是我创建2（b）图的原因。那么当我运行这些语句时，图形会发生什么？

Answer 1

所以Tensorflow分两个阶段运行，

1. 创建阶段（或构建阶段）：在此定义变量，常量和占位符及其关系。（定义它们的数学运算）
2. 执行阶段：到目前为止，所有变量和应用的计算（如matmul或adddition等）仅仅是定义的。没有计算。它们是在这个阶段计算的。

所以回答你的问题：

Q1：此时，是的，已经创建了图表的架构（或者图形已经构建），但尚未执行。

Q2：当您在初始化程序上调用run函数时，执行图形（即已完成实际初始化）

问题3：您需要首先在初始化程序上调用run，因为在您执行此操作之前，如前所述，仅仅定义了图表模式。实际的分配和计算尚未完成。当张量会话启动并调用运行函数时，将执行图形，并在此过程中完成变量的初始化。在此之前，它们无法访问，因为即使它们已被定义，它们仍未被初始化。

张量流入门指南here提供了很好的解释。

希望这有帮助！