举个global的例子
时间: 2023-10-17 12:05:13 浏览: 33
好的,以下是一个使用 "global" 关键字的简单例子:
```python
count = 0
def increment_count():
global count # 声明 count 为全局变量
count += 1 # 在函数中修改全局变量 count 的值
increment_count()
print(count) # 输出结果为 1
```
在这个例子中,我们定义了一个全局变量 `count`,并创建了一个函数 `increment_count()` 来递增这个计数器。在函数中,我们使用 `global` 关键字声明 `count` 为全局变量,这样就可以在函数内部修改 `count` 的值。最后我们调用 `increment_count()` 函数并输出 `count` 的值,结果为 1。
相关问题
举个Java全局变量例子
好的,一个Java全局变量的例子是:
public class MyClass {
static int myVar = 5;
public static void main(String[] args) {
System.out.println("My global variable value is: " + myVar);
}
}
在这个例子中,我们在 MyClass 类中声明了一个名为 myVar 的静态变量。它是全局可访问的,因为它被声明为 static。在 main 方法中,我们可以通过使用 MyClass.myVar 来访问这个全局变量并打印出它的值。
举一个tensorflow的例子
以下是一个使用TensorFlow实现简单的线性回归模型的例子:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 构造数据集
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = x_data * 0.1 + 0.3
# 构造模型
W = tf.Variable(tf.random.uniform([1], -1.0, 1.0))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y_pred = W * x_data + b
# 定义损失函数
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y_data))
# 定义优化器
optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate=0.5)
train = optimizer.minimize(loss)
# 训练模型
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for step in range(201):
sess.run(train)
if step % 20 == 0:
print(step, sess.run(W), sess.run(b))
```
该程序的功能是使用线性回归模型拟合数据集,找到一条直线来描述数据集中的数据。程序中,我们首先构造了一个包含100个随机数的数据集,然后定义了一条线性模型 `y_pred = W * x_data + b`,其中W和b是需要训练的参数。我们使用均方误差来定义损失函数,使用随机梯度下降算法来优化模型参数。在训练过程中,我们每训练20次就输出一次模型参数,最终输出的模型参数应该能够较好地拟合数据集。
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