TensorFlow重训练与全连接层模型定义：为何x未被覆盖？

你这段代码里x确实在被重新赋值，但这里的x不是普通的数值变量，而是Keras的层输出张量对象，每一次赋值都是在构建模型的计算链路：

• 第一行：以last_output为输入创建Flatten层，将该层的输出张量赋值给x
• 第二行：把当前x（Flatten层的输出）作为输入创建Dense层，再将新层的输出张量覆盖给x
• 后续两行逻辑一致，每次都是基于前一层的输出创建新层，然后更新x的指向

你觉得x没被覆盖，大概率是混淆了普通变量和Keras张量的区别——这里的x只是临时存储每一步的层输出，方便链式构建模型，本质上每次赋值后x都指向了一个全新的张量对象。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gros chat