先上代码：
import tensorflow as tf
v = tf.Variable("v")
print(v)
print(isinstance(v, tf.Tensor))
c = tf.constant('v')
print(c)
print(isinstance(c, tf.Tensor))
运行结果：
<tf.Variable 'Variable:0' shape=() dtype=string, numpy=b'v'>
False
tf.Tensor(b'v', shape=(), dtype=string)
True
结论:
- tf.Tensor是TensorFlow，构建计算图的基础类，每个节点，输入是tf.Tensor, 操作是tf.function
- tf.contant函数用于创建一个有固定值的tf.Tensor实例，但值不可更改
- tf.Variable用于实现值可以被更新的张量，但不是tf.Tensor的实例。变量通过
tf.Variable类进行创建和跟踪。tf.Variable表示张量，对它执行运算可以改变其值。利用特定运算可以读取和修改此张量的值。更高级的库（如tf.keras）使用tf.Variable来存储模型参数
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