Variable & placeholder
Variable
Variable本质上是个张量,但其和其他一些张量的不同之处在于其流过计算图后仍然会被保留,即会保留到程序的结束。(可以理解为C++中的具有全局作用域的变量)而其他的张量在流过计算图之后并不会被保留。所以Variable通常用于存储Tensorflow构建的和结构相关的数据。例如NN中的weights。
所以Variable常常用于在整个计算图计算之后仍然需要被保留的量。
Variable需要进行初始化操作后才能完成Variable的值的赋予,否则之前都只是在定义他的结构。
所有和Variable有关的操作在计算时都要用session会话来控制,包括计算,打印等等。
placeholder
placeholder本质也是一个张量,就是流过计算图后并不会被保存的张量。定义一个placeholder时也是在定义一个结构,最终对于这个结构的赋值是利用feed_dict{}来实现的。
总结
variable必须初始化,主要用于存训练变量,如模型的权重,偏差。placeholder不用初始化,在session.run(xx, feed_dict)时指定,主要用于输入样本。