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默认本系列的的读者已经初步熟悉tensorflow。

我们通过tf.Variable构造一个variable添加进图中，Variable()构造函数需要变量的初始值（是一个任意类型、任意形状的tensor），这个初始值指定variable的类型和形状。通过Variable()构造函数后，此variable的类型和形状固定不能修改了，但值可以用assign方法修改。

如果想修改variable的shape，可以使用一个assign op，令validate_shape=False.

通过Variable()生成的variables就是一个tensor，可以作为graph中其他op的输入。另外，Tensor类重载的所有操作符都被转载到此variables中，所以可以通过对变量调用方法，将节点添加到图形中。

import tensorflow as tf

#创造variable.指定这个variable的type和shape
w = tf.Variable(, name=)

# 接着就可以把这个variable当做tensor运用在graph中.
y = tf.matmul(w, ...another variable or tensor...)

z = tf.sigmoid(w + y)

# 通过`assign()`和相关方法给这个w赋值
w.assign(w + 1.0)
w.assign_add(1.0)

一个graph启动之前所有的variables必须都要赋值，实际上，变量初始化操作op只是一个赋值op，是将variables的初始值赋给variables自身。

# 在session中启动graph.
with tf.Session() as sess:
 # variable初始化.
 sess.run(w.initializer)
 # ...现在可以运行使用'w'的op...

给variables初始化最简单的方法就是global_variables_initializer()，可以直接初始化所有variables：

# 初始化所有variables 的op
init_op = tf.global_variables_initializer()

# 在session中启动graph.
with tf.Session() as sess:
 # 启动这个op
 sess.run(init_op)
 # ...现在可以运行使用variables的op...

但有时一个变量的初始化依赖于其他变量的初始化，但是为了确保初始化顺序不能错，可以使用initialized_value()。

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