为什么变量不在这个程序中更新？

Question

所以，我有这段代码：

graph = tf.Graph() 

with graph.as_default(): 
    res = tf.Variable(
     np.zeros((100, 100), dtype=np.float32) 
    ) 

    mask = tf.placeholder(np.float32, (100, 100)) 
    res = tf.add(res, mask) 

    init = tf.global_variables_initializer() 

with tf.Session(graph=graph) as sess: 
    sess.run(init) 
    for i in range(100): 
     x1, x2, y1, y2 = np.random.randint(0, 100, 4) 
     x1, x2 = sorted((x1, x2)) 
     y1, y2 = sorted((y1, y2)) 

     c_mask = np.zeros((100, 100)) 
     c_mask[x1:x2, y1:y2] = 255 

     new_pic = sess.run([res], feed_dict={mask:c_mask})[0] 

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111) 

ax.imshow(new_pic.astype('uint8'), cmap='gray') 
fig.show() 

基本上，它（至少应该）黑底上吸引100个随机白色矩形。但是我所得到的是这样的：

我不明白。它看起来像每次迭代res只是重新设置黑色石板再次（图片上的矩形是绘制的最后一个，由坐标来判断）。我不是以某种方式保存它，或者我做错了什么？

Answer 1

更改这些两行：

res = tf.add(res, mask) 
## 
new_pic = sess.run([res], feed_dict={mask:c_mask})[0] 

到

update_op = res.assign(tf.add(res, mask)) 
## 
new_pic = sess.run([res, update_op], feed_dict={mask:c_mask})[0] 

---

我应该修改与Variable.assign()张量。

虽然您打算更新张量“res”，但第一行不会更新它，但只会创建另一个张量，而名称“res”会被分配给新的张量。因此原始资源永远不会更新。