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

博士TL;

变量

为了学习参数 价值观可以从培训中获得 初始值是必需的(通常是随机的)

占位符

为数据分配存储(例如在馈送期间用于图像像素数据) 初始值不是必需的(但可以设置，参见tf.placeholder_with_default)

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。

对于TF V1:

常数是有初始值的，在计算中不会发生变化; 变量具有初值，在计算中可以变化;(对于参数来说很好) 占位符没有初始值，在计算中不会改变。(非常适合像预测实例这样的输入)

对于TF V2，同样，但他们试图隐藏占位符(图形模式不是首选)。