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Tensorflow 1.2.1中的张量赋值(装饰器？)

在Tensorflow 1.2.1中，张量赋值是通过tf.assign函数实现的，而不是通过装饰器。tf.assign函数用于将一个张量的值赋给另一个张量。

具体用法如下：

import tensorflow as tf

# 创建两个张量
tensor1 = tf.Variable([1, 2, 3])
tensor2 = tf.Variable([4, 5, 6])

# 使用tf.assign函数将tensor2的值赋给tensor1
assign_op = tf.assign(tensor1, tensor2)

# 创建会话并运行赋值操作
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sess.run(assign_op)
    print(sess.run(tensor1))  # 输出 [4, 5, 6]

在上述代码中，我们首先创建了两个张量tensor1和tensor2，然后使用tf.assign函数将tensor2的值赋给tensor1，最后通过会话运行赋值操作并打印tensor1的值。

张量赋值在深度学习中非常常见，可以用于更新模型参数、实现梯度下降等。在Tensorflow中，tf.assign函数是实现张量赋值的常用方法之一。

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