Tensorflow：tf.constant（2）和2有什么区别

Question

我刚刚开始自己​​学习Tensorflow。我有一个问题，以下代码有什么区别？

x = tf.add(3,5)

和

a = tf.constant(3)
b = tf.constant(5)
x = tf.add(a,b)

print(sess.run(x))都返回8。那么使用tf.constant有什么区别？

Answer 1

没什么区别。

每次张量流操作需要Tensor输入但收到其他输入时，它都会尝试用tf.convert_to_tensor进行转换，如果成功，则正常进行该输出。

在常量为2的情况下，还可以包含np.array，lists，tuple s或几乎任何容器或（格式良好的）容器层次结构，tf.convert_to_tensor将创建Const操作，就像您通过调用tf.constant手动创建的操作一样。

tf.constant仍然很有用，因为它除其他功能外，还允许您在图形中命名常量并控制其数据类型（分别使用name和dtype参数）。