Принимая во внимание следующий код:
import tensorflow as tf
global_step = tf.train.get_or_create_global_step()
incr_global_step = global_step.assign(global_step + 1)
w1 = tf.compat.v1.random.uniform([2, 2])
w2 = tf.Variable(w1)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for _ in range(4):
print(sess.run([w2, incr_global_step]))
, если w1 исходит из дорогостоящего вычисления и его нужно вычислить только один раз. Хотите знать, может ли переменная w2 кэшировать значение w1 в этом коде?