示例代码片段:

import numpy as np
import tensorflow as tf

### Model parameters ###
W = tf.Variable([.3], tf.float32)
b = tf.Variable([-.3], tf.float32)

### Model input and output ###
x = tf.placeholder(tf.float32)
linear_model = W * x + b
y = tf.placeholder(tf.float32)

### loss ###
loss = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y)) # sum of the squares

### optimizer ###
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)
train = optimizer.minimize(loss)

### training data ###
x_train = [1,2,3,4]
y_train = [0,-1,-2,-3]

### training loop ###
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init) # reset values to wrong
for i in range(1000):
  sess.run(train, {x:x_train, y:y_train})

顾名思义，占位符是稍后提供一个值的承诺。

变量只是训练参数(W(矩阵)，b(偏差)，与您在日常编程中使用的正常变量相同，培训师在每次运行/步骤中更新/修改。

虽然占位符不需要任何初始值，当你创建x和y时，TF不分配任何内存，相反，当你在sesss .run()中使用feed_dict提供占位符时，TensorFlow将为它们分配适当大小的内存(x和y) -这种不受约束的特性允许我们提供任何大小和形状的数据。

简而言之:

Variable -是一个你希望训练器(例如GradientDescentOptimizer)在每一步之后更新的参数。

占位符演示-

a = tf.placeholder(tf.float32)
b = tf.placeholder(tf.float32)
adder_node = a + b  # + provides a shortcut for tf.add(a, b)

执行:

print(sess.run(adder_node, {a: 3, b:4.5}))
print(sess.run(adder_node, {a: [1,3], b: [2, 4]}))

结果是输出

7.5
[ 3.  7.]

在第一种情况下，3和4.5将分别传递给a和b，然后传递给adder_node输出7。在第二种情况下，有一个提要列表，第一步1和2将被添加，接下来的3和4 (a和b)。

相关阅读:

特遣部队。占位符doc。 特遣部队。变量doc。 变量VS占位符。

简而言之，使用tf。变量为可训练变量，如权重(W)和偏差(B)为您的模型。

weights = tf.Variable(
    tf.truncated_normal([IMAGE_PIXELS, hidden1_units],
                    stddev=1.0 / math.sqrt(float(IMAGE_PIXELS))), name='weights')

biases = tf.Variable(tf.zeros([hidden1_units]), name='biases')

特遣部队。占位符用于提供实际的训练示例。

images_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, IMAGE_PIXELS))
labels_placeholder = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size))

这是你在训练中输入训练示例的方式:

for step in xrange(FLAGS.max_steps):
    feed_dict = {
       images_placeholder: images_feed,
       labels_placeholder: labels_feed,
     }
    _, loss_value = sess.run([train_op, loss], feed_dict=feed_dict)

你的助教。变量将被训练(修改)作为这个训练的结果。

详见https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/tutorials/mnist/tf/index.html。(例子摘自网页。)

变量

TensorFlow变量是表示程序操纵的共享持久状态的最佳方式。变量是通过tf操作的。变量类。内部是一个tf。变量存储一个持久张量。特定的操作允许你读取和修改这个张量的值。这些修改在多个tf中可见。会话，因此多个工作人员可以看到tf.Variable的相同值。变量在使用前必须初始化。

例子:

x = tf.Variable(3, name="x")
y = tf.Variable(4, name="y")
f = x*x*y + y + 2

这将创建一个计算图。变量(x和y)可以被初始化，函数(f)在一个tensorflow会话中被计算，如下所示:

with tf.Session() as sess:
     x.initializer.run()
     y.initializer.run()
     result = f.eval()
print(result)
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占位符

占位符是一个节点(与变量相同)，其值可以在将来初始化。这些节点基本上在运行时输出分配给它们的值。占位符节点可以使用tf.placeholder()类来分配，你可以为它提供参数，比如变量的类型和/或它的形状。占位符广泛用于表示机器学习模型中的训练数据集，因为训练数据集不断变化。

例子:

A = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 3))
B = A + 5

注意:维度的“None”表示“任何大小”。

with tf.Session as sess:
    B_val_1 = B.eval(feed_dict={A: [[1, 2, 3]]})
    B_val_2 = B.eval(feed_dict={A: [[4, 5, 6], [7, 8, 9]]})

print(B_val_1)
[[6. 7. 8.]]
print(B_val_2)
[[9. 10. 11.]
 [12. 13. 14.]]

引用:

https://www.tensorflow.org/guide/variables https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/placeholder O'Reilly:使用Scikit-Learn和Tensorflow进行动手机器学习

区别在于tf。变量，在声明时必须提供初始值。特遣部队。占位符，你不必提供初始值，你可以在运行时在Session.run中使用feed_dict参数指定它

Tensorflow 2.0兼容答案:占位符的概念，tf。占位符在Tensorflow 2中不可用。x(>= 2.0)，因为默认执行模式为“主动执行”。

但是，我们可以在图形模式下使用它们(禁用急切执行)。

版本2中TF占位符的等效命令。X是tf. compatat .v1.placeholder。

版本2中TF变量的等效命令。X等于tf。变量和如果您想从1迁移代码。X到2。X，等效命令为

tf.compat.v2.Variable。

有关Tensorflow 2.0版本的更多信息，请参阅此Tensorflow页面。

有关从版本1迁移的更多信息，请参阅迁移指南。X到2。X。

最明显的区别是。变量和tf。占位符是

使用变量保存和更新参数。变量是 包含张量的内存缓冲区。它们必须明确 已初始化，可以在培训期间和培训结束后保存到磁盘。你 可以稍后恢复保存的值以练习或分析模型。

变量的初始化使用sess.run(tf.global_variables_initializer())完成。另外，在创建变量时，你需要将一个Tensor作为它的初始值传递给variable()构造函数，当你创建一个变量时，你总是知道它的形状。

另一方面，您不能更新占位符。它们也不应该被初始化，但因为它们是一个有一个张量的承诺，你需要将值输入到它们sess.run(<op>， {a: <some_val>})。最后，与变量相比，占位符可能不知道形状。您可以提供部分维度，也可以什么都不提供。

还有其他区别:

the values inside the variable can be updated during optimizations variables can be shared, and can be non-trainable the values inside the variable can be stored after training when the variable is created, 3 ops are added to a graph (variable op, initializer op, ops for the initial value) placeholder is a function, Variable is a class (hence an uppercase) when you use TF in a distributed environment, variables are stored in a special place (parameter server) and are shared between the workers.

有趣的是，不仅可以提供占位符。您可以将值提供给变量，甚至是常量。