tf.constant的常量性存疑：为何执行c += 1后值会改变？

哈哈，这个问题其实是Python运算符语法糖和TensorFlow张量特性结合的小陷阱，我来给你掰扯清楚：

首先明确一点：tf.constant创建的确实是不可修改的常量张量，你并没有真的修改它本身，只是被Python的+=运算符给"骗"了。

具体原因拆解： #

• 当你执行c = tf.constant([2])时，c这个变量名指向了一个不可变的张量对象（值为[2]），这个对象的内部数据是不能被修改的。
• 而Python里的+=运算符对于张量来说，等价于c = c + 1：
  1. c + 1会创建一个全新的张量（计算后值为[3]）；
  2. 然后把变量名c重新绑定到这个新张量上；
  3. 原来的那个[2]的常量张量其实还在内存里，只是c不再引用它了而已。

验证一下就懂了： #

你可以试试这段代码：

import tensorflow as tf

c = tf.constant([2])
# 先保存原来的张量引用
original_c = c
# 执行你说的+=操作
c += 1

print(c)           # 输出：tf.Tensor([3], shape=(1,), dtype=int32)
print(original_c)  # 输出：tf.Tensor([2], shape=(1,), dtype=int32)

看到没？原来的常量张量根本没被改动，只是c换了个指向的对象。

那怎么才是真的尝试修改constant？ #

如果你真的想直接修改常量张量的内容，比如用tf.assign，就会直接报错，这才是constant不可修改的真正体现：

c = tf.constant([2])
tf.assign(c, [3])  # 会抛出类似"Cannot assign variable to a constant tensor"的错误

总结一下：你看到的"修改"只是变量名的重新绑定，不是常量张量本身被修改了～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Long Luu