在TensorFlow 1.x版本中,tf.global_variables_initializer()用于初始化所有全局变量。但从TensorFlow 2.x版本开始,这个API已经被弃用,并被tf.compat.v1.global_variables_initializer()所取代,或者直接使用tf.global_variables().initializer。 提供替代方法: 如果您正在使用TensorFlow 2.x,您应该使用tf.compat.v1模...
tf.global_variables_initializer()是 TensorFlow 中的一个函数,用于初始化所有的全局变量。这个函数在 TensorFlow 1.x 版本中被广泛使用,但在 TensorFlow 2.x 中,其使用方式有所变化,因为默认情况下变量会自动初始化。 基础概念 在TensorFlow 中,变量(Variables)是一种特殊的张量(Tensor),它们可以被优化和更新。在...
在TensorFlow的早期版本中,global_variables_initializer是一个广泛使用的方法,用于初始化模型中的所有变量。然而,随着TensorFlow的不断迭代更新,这个方法已经被弃用,并在后续版本中被彻底移除。因此,当你尝试使用tf.global_variables_initializer()时,可能会遇到“module ‘tensorflow’ has no attribute ‘global_variables_...
好像您正在使用 tensorflow 0.11 或旧版本。如果你看到这个 git-commit ,他们将 initialize_all_variables 替换为 global_variables_initializer。 因此,您可以使用 initialize_all_variables 或更新到较新的版本,即 (0.12) 或更高版本。 原文由 kmario23 发布,翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议 有用 回复 查看全部...
loss) # 初始化变量 init = tf.global_variables_initializer() #官网是tf.initialize_all_variables(...
一、tf.global_variables_initializer() tf.global_variables_initializer()添加节点用于初始化所有的变量(GraphKeys.VARIABLES)。返回一个初始化所有全局变量的操作(Op)。在你构建完整个模型并在会话中加载模型后,运行这个节点。 能够将所有的变量一步到位的初始化,非常的方便。通过feed_dict, 你也可以将指定的列表传递...
然后看 Variable 类的源码可以发现, variable.initializer 就是一个 assign op。 所以: sess.run(tf.global_variables_initializer()) 就是 run了 所有global Variable 的 assign op,这就是初始化参数的本来面目。
然后看Variable类的源码可以发现, variable.initializer就是一个assign op。 所以: sess.run(tf.global_variables_initializer()) 就是run了所有global Variable的assign op,这就是初始化参数的本来面目。 参考文献: 【1】tensorflow学习笔记(四十五):sess.run(tf.global_variables_initializer()) 做了什么?
global_variable_initializer的执行时机极为重要。它在训练开始之前运行，对所有全局变量执行初始化操作。这一步确保了模型的各个部分都从相同或预设的初始状态开始学习，对于模型收敛性和最终表现至关重要。通过正确选择初始化方式并适时调用global_variable_initializer，能够显著提升模型训练的稳定性和效果。
然后看Variable类的源码可以发现,variable.initializer就是一个assign op。 所以:sess.run(tf.global_variables_initializer())就是run了 所有global Variable的assign op,这就是初始化参数的本来面目。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释