在TensorFlow中，**变量（Variables）和操作（Operations）**是构建计算图的核心组件。以下是关键概念与用法：

📌 1. 变量（Variables）

  • 变量用于存储和更新参数，如模型权重
  • 创建变量： 
    import tensorflow as tf  
var = tf.Variable(initial_value=0.0, name="my_variable")
  • 变量必须显式初始化，且在会话中通过 sess.run() 更新
  • 📌 变量生命周期：需在训练过程中持久化保存，可通过 tf.train.Saver 实现
    TensorFlow_Variable_Lifecycle

📌 2. 操作（Operations）

  • 操作表示计算图中的节点，如加法、乘法等
  • 示例： 
    a = tf.constant(2)
b = tf.constant(3)
c = tf.add(a, b)  # 加法操作
  • 操作依赖于张量（Tensors）的输入输出
  • 📌 操作与会话：需在会话中执行才能获取结果
    TensorFlow_Operation_Flow

📚 扩展学习

🛠 实践建议

  • 使用 tf.Variable 时注意初始化值的类型与形状
  • 操作的命名需清晰，便于调试与可视化
  • 📌 调试技巧：通过 tf.debugging 模块检查变量与操作的依赖关系
    TensorFlow_Debugging_Tool

通过掌握变量与操作，你将能灵活构建TensorFlow计算图！记得结合实战练习以加深理解 😊