Các tài liệu nói:Trong Tensorflow, sự khác biệt giữa một tensor có một loại kết thúc bằng _ref và tensor không như thế nào?
Bên cạnh đó, các biến thể của các loại với hậu tố _ref được định nghĩa cho tensors tài liệu tham khảo, đánh máy.
Điều này có nghĩa là gì? Tensors tham chiếu là gì và chúng khác nhau như thế nào so với tiêu chuẩn?
Một dây dẫn được nhập tham chiếu là có thể thay đổi. Cách phổ biến nhất để tạo một tensor được tham chiếu là định nghĩa một tf.Variable: xác định một tf.Variable có giá trị ban đầu là dtype tf.float32 sẽ tạo ra một tensor tham chiếu được nhập với dtype tf.float32_ref. Bạn có thể thay đổi một tensor được tham chiếu bằng cách chuyển nó như là đối số đầu tiên cho tf.assign().
(Lưu ý rằng các dây dẫn được nhập tham chiếu là chi tiết thực hiện trong phiên bản hiện tại của TensorFlow. Chúng tôi khuyến khích bạn sử dụng trình bao bọc cấp cao hơn như tf.Variable, có thể di chuyển đến các đại diện thay thế cho trạng thái có thể thay đổi trong tương lai .)
Không có bất kỳ tài liệu nào cho 'tf.assign()', có đúng mục đích không? –
Đó là bán theo mục đích. Chúng tôi khuyến khích sử dụng 'tf.Variable.assign()' ưu tiên 'tf.assign()', nhưng có một vài trường hợp sử dụng (đặc biệt là các phép gán chuỗi) chỉ làm việc với 'tf.assign()' , vì vậy chúng tôi đã không thể xóa hoàn toàn. – mrry