Python 使用NN的参数命名变量

我想创建一个具有给定层数的NN。 为此，我想循环变量

隐藏层

，并初始化每个层的权重。但是，为了存储不同的权重，我需要不同的名称，因此我想用一个参数来命名

W

变量。初始化参数所说的数量

因此，如果：

hidden\u layers=2

。 我要初始化的变量是：

w1、w2

如果

hidden_layers=4

然后我想要：

w1，w2，w3，w4

我想用for循环初始化变量：

for i in range (hidden_layers):
    W + str(i) = tf.Variable(tf.initializers.GlorotUniform()(shape=[input_shape,code_length]),name='W1') #This is wrong!

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有人能帮忙吗？谢谢

你不能像那样动态命名变量。如果你想有四个“变量”，你可以使用一个列表，允许你添加任意多的“变量”。如果不想使用列表，还可以实例化四个对象

variables_list = []
hidden_layers = 4
for i in range(hidden_layers):
    variables_list.append(i)

# set the variables as you wish
variables_list[0] = "value"

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正如其他人建议的那样，使用列表可能是一种解决方案，但为了以防万一，如果您的“层”没有按顺序增加，我建议您使用字典：

my_variables = {}
hidden_layers = [1, 2, 4, 6]
for layer in hidden_layers:
    my_variables['w' + str(layer)] = ...

# To use it:
my_variables.get('w2')

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你是如何开始使用它们的？不。你想要一个列表，

w

。如果

hidden\u layers=2

你有

w[0]

和

w[1]

，如果你正在构建神经网络，你可能需要一个numpy数组。我无法想象你会真的想这样做而不是使用列表，但是，为了防止将来有人在这个问题上绊倒，真的需要知道如何做，而不是

w+str（i）=…

你可以（但实际上，不要这样做）做

eval（f“w{i}=…”）

@Dan，这不保证在本地范围内工作。@MarkMeyer请查看我更新的问题，我现在更具体了谢谢！有关更多详细信息，请参见我编辑的问题@JoshCorreia@user11400799你的更新没有任何改变，这仍然是正确的答案。