在Tensorflow中對隨機變量進行的操作無法正常工作

Question

我創建了兩個Tensors （即x1，y2），它們用均勻分布進行了初始化，但是當我打印出結果時，它們並不是我所期望的。

這是我的代碼：

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))

結果如下：

[6]

[2]

[0]

Answer 1

在您的代碼中， x1和y1是隨機數生成器。 每次調用時，它們采用不同的值。 因此，當您調用subtraction ，又調用了數字生成器x1和y1 ，則沒有理由獲得與先前調用一致的結果。

為了實現您的期望，請將值存儲在Variable ：

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))

另外，如果您不需要迭代之間的持久性，並且可以一次調用所有依賴於數字生成器的運算符，請將它們打包到sess.run的同一調用中：

import tensorflow as tf

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, y1, subtraction]))