python - 在 TensorFlow 中平铺可变张量会创建新变量吗？

Question

我有一个 (2x1) 变量张量，我定义为:

W = tf.Variable(tf.random_normal([2, 1]))

因此 (2x1) 向量中有 2 个变量。然后我继续像这样平铺这个张量:

W = tf.tile(W,tf.constant([1,3]))

我们现在有一个 (2x3) 张量。我的问题是:

我们知道有 6 个唯一变量吗？还是 2 个唯一变量平铺在 3 列上？

Answer 1

它的行为与您预期的一样:原始变量是平铺的，没有创建变量。很容易检查:

import tensorflow as tf

W = tf.Variable(tf.zeros((2,1)))
Wt = tf.tile(W, (1,3))

sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
print(Wt.eval())
# [[ 0.  0.  0.]
#  [ 0.  0.  0.]]
W[0,0].assign(1).eval()
print(Wt.eval())
# [[ 1.  1.  1.]
#  [ 0.  0.  0.]]

Wt 不是变量，不能赋值:

Wt[0,0].assign(1).eval()
# ValueError: Sliced assignment is only supported for variables