Python API r1.8 Guide Summaries/Variables.md

   1 Variables
   2
   3 Mostly basic stuff.
   4
   5 * tf.Variable // Class. Variable maintains state in graph. Requires initial value.
   6 __init__(
   7     initial_value=None,
   8     trainable=True,
   9     collections=None,
  10     validate_shape=True,
  11     caching_device=None,
  12     name=None,
  13     variable_def=None,
  14     dtype=None,
  15     expected_shape=None,
  16     import_scope=None,
  17     constraint=None
  18 )
  19
  20 Variable helper functions
  21 TensorFlow provides a set of functions to help manage the set of variables collected in the graph.
  22 * tf.global_variables(scope=None) // Sharec accross machine evn
  23 * tf.local_variables //
  24 * tf.model_variables //
  25 * tf.trainable_variables //
  26 * tf.moving_average_variables //
  27 * tf.global_variables_initializer //
  28 * tf.local_variables_initializer //
  29 * tf.variables_initializer //
  30 * tf.is_variable_initialized //
  31 * tf.report_uninitialized_variables //
  32 * tf.assert_variables_initialized //
  33 * tf.assign(
  34     ref,
  35     value,
  36     validate_shape=None,
  37     use_locking=None,
  38     name=None
  39 ) // Updates a ref by assigning it a vlue
  40 * tf.assign_add(
  41     ref,
  42     value,
  43     use_locking=None,
  44     name=None
  45 ) // Same but adding
  46 * tf.assign_sub(
  47     ref,
  48     value,
  49     use_locking=None,
  50     name=None
  51 ) // same but subtracking
  52
  53 Saving and Restoring Variables
  54 * tf.train.Saver //
  55 * tf.train.latest_checkpoint //
  56 * tf.train.get_checkpoint_state //
  57 * tf.train.update_checkpoint_state //