【发布时间】：2016-10-23 20:16:48
【问题描述】：
文档说：
此外，这些类型的变体带有 _ref 后缀被定义 用于引用类型的张量。
这究竟是什么意思？什么是引用类型张量，它们与标准张量有何不同？
【问题讨论】：
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如果
variable.dtype是tf.float32_ref那么tf.dtype.base_dtype是tf.float32
标签： tensorflow
【发布时间】：2016-10-23 20:16:48
【问题描述】：
引用类型的张量是可变的。创建引用类型张量的最常见方法是定义一个tf.Variable：定义一个初始值为dtype tf.float32 的tf.Variable 将创建一个dtype 为tf.float32_ref 的引用类型张量。您可以通过将引用类型的张量作为第一个参数传递给 tf.assign() 来改变它。
（请注意，在当前版本的 TensorFlow 中，引用类型的张量是一种实现细节。我们鼓励您使用更高级别的包装器，例如 tf.Variable，它可能会迁移到可变状态的替代表示未来。）
【讨论】：
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tf.assign()没有任何文档，是故意的吗？ -
这是半有意的。我们鼓励使用
tf.Variable.assign()而不是tf.assign()，但有一些用例（特别是链式分配）仅适用于tf.assign()，因此我们无法完全删除它。