05 Tensorflowでの変数の初期化

Python Shellを開き、import tensorflow as tfを入力し、次のコードを実行します.
1、2*3の行列を作成し、すべての要素の値を0にする.(タイプはtf.float)

a = tf.zeros([2,3], dtype = tf.float32)

2、3*4のマトリクスを作成し、すべての要素の値を1にする.

b = tf.ones([3,4])

3、1*10のマトリクスを作成し、2を使用して埋めます.(タイプはtf.int 32、無視可能)

c = tf.constant(2, dtype=tf.int32, shape=[1,10])

4、1*10の行列を作成し、その中の要素は正規分布に合致し、平均値は20で、標準偏差は3である.

d = tf.random_normal([1,10],mean = 20, stddev = 3)

上記のすべての値は変数を初期化するために使用できます.例えば、biasという変数を初期化するために、1*2のマトリクスを0.01で埋め込む.

bias = tf.Variable(tf.zeros([1,2]) + 0.01)

これらの量の具体的な値を表示したい場合は、Sessionで実行して出力できます.

sess = tf.Session()
print(sess.run(d))

ここで、私は以下の値を得ました.
    [[ 22.44503784  18.19544983  17.89671898  17.67314911  19.45074844   18.6805439   18.56541443  16.59041977  22.11240005  19.12819099]].これが上の4で作成した量の値です.
参考資料
『Tensorflow学習ノート(3)』:http://blog.sina.com.cn/s/blog_8b2a28790102wnkh.html