【发布时间】：2016-03-15 10:08:35
【问题描述】：
我正在学习 TensorFlow，但找不到任何关于此的结论性文档。是否可以从初始化会话中动态删除变量？或者类似地添加变量？这是否需要每次都重新编译/初始化计算图？
【问题讨论】：
标签： tensorflow
【发布时间】：2016-03-15 10:08:35
【问题描述】：
您可以使用
将单个变量添加到会话中init_new_vars_op = tf.initialize_variables([v_6, v_7, v_8])
sess.run(init_new_vars_op)
不需要重新编译图表。
不知道删除变量，我也没有发现，还有人有什么想法吗？
【讨论】：
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谢谢，但是这些变量如何与图表相关联？就像
y=sum(w*x for w in ws)一样，现在您希望向列表ws添加一些权重，您的函数会初始化它们，但不会将它们添加到函数y对吗？ -
如果您真的想更改 ws 的大小，那么不幸的是，我认为您别无选择，只能创建一个新图形。如果您只是想更改 ws 的值，那么最好的选择是占位符变量。
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所以本质上 tensorflow 和 Theano 没有什么不同？只是一些更快的图形编译时间并且没有高级索引？
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还有一些不同之处，但它们非常相似。
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非常感谢您花时间使用此 PS：删除变量可以简单地通过从 python 结构中删除它们并重新编译图形来完成，我不知道垃圾是否收集