tf.Variable tf.placeholder區別
一：tf.Variable
tf.Variable主要用於可訓練的一些變數，比如模型的權重（weight ，w）,模型的偏置值（bias,b）
1.宣告時必須要進行初始化
2.名稱的真實含義在於變數，也就是在訓練時，其值是可以改變的
二:tf.placeholder
tf.placeholder用於得到傳遞進來的真實樣本
1.不必進行初始化,通過session.run中的feed_dic={}來指定
2.僅僅作為一種佔位符
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TF-variable生成方法區別
specified from rst uniq sid scope .py initial valid tensorflow中生成variable有兩個函數：tf.Variable和tf.get_variable。 tf.Variable定義如下 class Variab
tf.name_scope(), tf.variable_scope(), tf.Variable(), tf.get_variable()
這四個函式是互相聯絡的。下面翻譯一下stackoverflow上的高票答案 what’s the difference of name scope and a variable scope in tensorflow? 翻譯： 在講name scope和variable scope
tensorflow之tf.placeholder 與 tf.Variable區別對比
二者的主要區別在於 Variable：主要是用於訓練變數(trainable variables)之類的。比如我們經常使用的網路權重，偏置。 值得注意的是Variable在宣告是必須賦予初始值。在訓練過程中該值很可能會進行不斷的加減操作變化。 名稱的真實含義，在於變數，也
tf.placeholder 與 tf.Variable
tf.Variable：主要在於一些可訓練變數（trainable variables），比如模型的權重（weights，W）或者偏執值（bias）； 宣告時，必須提供初始值； 名稱的真實含義，在於變數，也即在真實訓練時，其值是會改變的，自然事先需要指定初始值；
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