由张量流中图形构造（符号样式程序）中的“不相关”语句引起的不同输出

Posted 2023-02-16

【中文标题】由张量流中图形构造（符号样式程序）中的“不相关”语句引起的不同输出

【英文标题】：Diffrent outputs caused by a " irrelevant " statement in graph construction (symbolic style programs ) in tensorflow

【发布时间】：2017-02-18 02:05:18

【问题描述】：

我有一个关于 tensorflow 中符号样式程序的基本问题，下面是代码（tensorflow 0.12）：

import numpy as np
import tensorflow as tf
import sys

x = tf.placeholder(tf.float32, 1)
y = 1
z = x + y * 2
# x = z

with tf.Session() as sess:
for i in range(2):
    result = sess.run([z], feed_dict=x: [1])
    print "result = "
    print result[0]

如果注释了'x = z'，这是一个典型的有向无环图（DAG），结果是：

 result = 
 [ 3.]
 result = 
 [ 3.]

如果 'x = z' 未注释，则结果为：

 result = 
 [ 1.]
 result = 
 [ 1.]

我认为结果应该与“x = z”语句无关，结果应该是3。是什么导致了差异？谢谢！

【问题讨论】：

当您取消注释 # x = z 时，您将 [1] 输入到 feed_dict 图表中的不同节点

亲爱的雅罗斯拉夫，非常感谢您！我现在明白了，当添加x = z时，x实际上表示与z相同的图形节点，如果x馈送[1]，那么z也是[1]。您能帮我解决以下链接中的另一个问题吗？ (***.com/questions/42317636/…)

【参考方案1】：

当x=z相加时，x实际上与z表示同一个图节点，如果x馈送[1]，那么z也是[1]。谢谢雅罗斯拉夫。