Tensorflowで正しく動作しない

Question

（つまり：x1、y2）は一様分布で初期化されていますが、結果をプリントアウトすると期待したものではありません。

これは私のコードである：

x1 = tf.random_uniform([1], 0, 10, tf.int32) 
y1 = tf.random_uniform([1], 0, 10, tf.int32) 

subtraction = x1 - y1 

with tf.Session() as sess: 

    print(sess.run(x1)) 
    print(sess.run(y1)) 
    print(sess.run(subtraction)) 

これは結果である：

[6]

[2]

[0]

Answer 1

あなたのコードでは、x1とy1は乱数発生器です。彼らは彼らが呼び出されるたびに異なる値を取る。だから、電話番号x1とy1を呼び出すsubtractionに電話をかけても、以前の呼び出しと一致する結果を得る理由はありません。あなたが探しているものを達成するために

、Variableに値を格納します。また

import tensorflow as tf 

x1 = tf.Variable(tf.random_uniform([1], 0, 10, tf.int32)) 
y1 = tf.Variable(tf.random_uniform([1], 0, 10, tf.int32)) 

subtraction = x1 - y1 

with tf.Session() as sess: 
    sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
    print(sess.run(x1)) 
    print(sess.run(y1)) 
    print(sess.run(subtraction)) 

、あなたは反復間の永続性を必要としないし、一度にあなたの番号ジェネレータに依存するすべての演算子を呼び出すことができる場合sess.run：

import tensorflow as tf 

x1 = tf.random_uniform([1], 0, 10, tf.int32) 
y1 = tf.random_uniform([1], 0, 10, tf.int32) 

subtraction = x1 - y1 

with tf.Session() as sess: 
    print(sess.run([x1, y1, subtraction])) 

と同じ呼び出しにそれらをパックします