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定数を使うべき時がわからない

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退会済みユーザー

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定数を使うべき時がわからないです。
今本で勉強していて、

#coding:UTF-8

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import tensorflow as tf

const1 = tf.constant(2)
const2 = tf.constant(3)
add_op = tf.add(const1,const2)

with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(add_op)
    print(result)


というコードが出て来たのですが
このコードの

const1 = tf.constant(2)
const2 = tf.constant(3)


のconstantでわざわざ定数にするメソッドを使っている意味がわかりません。
変数として代入してもいいと思うのですが...。
また、tensorflowでこのtf.constant()を使う時はどういうケースがあるのでしょうか?

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回答 2

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0

回答ではありません。同じような質問があったので参考まで。
In tensorflow, what is the difference between a constant and a non-trainable variable?
Using a pre-trained word embedding (word2vec or Glove) in TensorFlow
ざっと読んだだけで理解できていませんが、少なくともconstantの場合、データが最適化(optimized)されずGraph objectのまま保持されるようだと読めました。そのメリットが何かは不明ですが。

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これって一般的なプログラミングでいう「定数」とは違うんじゃ?
ざっと調べてみましたが、constant() の引数をそのまま(定数として)
解釈してオブジェクトかインスタンスか知りませんが
そういうのを生成するやつなんじゃないのかなあ。

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