python - 在TensorFlow中，变量名称中的 ":0"是什么意思？

Question

import tensorflow as tf
with tf.device('/gpu:0'):
    foo = tf.Variable(1, name='foo')
    assert foo.name == "foo:0"
with tf.device('/gpu:1'):
    bar = tf.Variable(1, name='bar')
    assert bar.name == "bar:0"

上面的代码返回true。我这里用with tf.device来说明“:0”并不代表变量位于特定的设备上。那么“”是什么意思:0"在变量名中(本例中为 foo 和 bar)？

Answer 1

这与底层 API 中张量的表示有关。张量是与某个操作的输出相关联的值。如果是变量，则有 Variable具有一个输出的操作。一个运算可以有多个输出，因此这些张量被引用为 <op>:0 , <op>:1等等。例如，如果您使用 tf.nn.top_k ，这个操作创建了两个值，所以你可能会看到 TopKV2:0和 TopKV2:1

a,b=tf.nn.top_k([1], 1)
print a.name # => 'TopKV2:0'
print b.name # => 'TopKV2:1'

How to understand the term `tensor` in TensorFlow?