（八）、Assign、Feed、Fetch
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落日在山时
2025-03-30 08:49:06
面对低出生率、高老龄化和高房价的挑战，以及强人工智能的不确定性，预测未来的准确度存在疑问。尽管如此，针对消极情绪的贩卖，似乎在当下颇为流行。
转而拥抱乐观主义，或许能延长我们的生命年限。
上文讨论了常量、变量和占位符的概念。接下来，我们将深入探讨变量的动态变化。
Assign
官方定义揭示，`Tensor` 是在执行 `assign()` 后，持有新值的变量载体。
通过实例，我们直观理解了这个过程。
值得注意的是，`assign()` 执行后才可获取新值。
Fetch
获取节点输出的方式多样，既可以是单个节点，也能同时处理多个节点，收集所有输出。
实例展示了获取过程。
应关注的是操作细节。
Feed
喂入数据通常借助占位符实现，数据类型需为 Python 标量、字符串、列表或 numpy 数组，而非 `tf.Tensor` 对象。
此外，`feed` 的值也可来源于 `fetch` 的结果，因操作的 `fetch` 为 numpy 类型。
通过具体代码实例，我们全面审视了这个过程。
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