TensorFlow 中 tf.Variable 和 tf.placeholder 有什么区别？
What are the differences between tf.Variable and tf.placeholder in TensorFlow?
题目类型: 技术面试题
这是一道技术面试题，常见于澳洲IT公司面试中。
难度: easy
标签: TensorFlow, ML, Deep Learning
参考答案摘要
维度 tf.Variable tf.placeholder 作用 用于保存 可训练/可更新 的状态（会随训练变化） 用于声明 运行时输入 （值在运行时喂给图） 初始化 需要初始化（例如 global_variables_initializer） 不需要初始化；通过 feed_dict 传入数据 常见场景 权重/偏置、计数器、滑动平均等 输入特征、标签、dropout 参数（TF1.x 常见写法）
答题技巧
技术面试题建议先理清思路再作答，从基础概念讲起，逐步深入。可以结合实际项目经验解释技术原理，展示你的理解深度和实践能力。
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