方法一:更新代码以适应TensorFlow的新版本。在新版本的TensorFlow中,你应该使用tf.compat.v1.global_variables_initializer()来代替tf.global_variables_initializer()。这样做的目的是为了保持代码与TensorFlow版本之间的兼容性。示例代码: import tensorflow as tf # 初始化所有变量 init = tf.compat.v1.global_variabl...
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 复制 defglobal_variables_initializer():"""Returns an Op that initializes global variables.Returns:An Op that initializes global variablesinthe graph."""returnv...
sess.run(tf.global_variables_initializer(),feed_dict={learning_rate_dis:learning_rate_val_dis,adam_beta1_d_tf:adam_beta1_d,learning_rate_proj:learning_rate_val_proj,lambda_ratio_tf:lambda_ratio,lambda_l2_tf:lambda_l2,lambda_latent_tf:lambda_latent,lambda_img_tf:lambda_img,lambda_de_tf:...
loss) # 初始化变量 init = tf.global_variables_initializer() #官网是tf.initialize_all_variables(...
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?
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。
我无法理解何时需要 global_variables_initializer() 。在上面的代码中,如果我们取消注释第 4 行和第 7 行,我可以执行代码并查看值。如果我按原样运行,我会看到崩溃。
在TensorFlow 1.x 版本中,tf.global_variables_initializer() 是存在的,并且常用于初始化所有变量。 在TensorFlow 2.x 版本中,tf.global_variables_initializer() 已经被移除,因为 TensorFlow 2.x 默认启用了即时执行(eager execution),并且推荐使用 tf.compat.v1 模块来访问 TensorFlow 1.x 的功能,但通常不需要...
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。
在TensorFlow框架中，`tf.global_variables_initializer()`是一个重要的操作函数，其主要功能是初始化计算图中所有global variable。这个函数操作的细节可能初学者尚不完全理解，它涉及`variable_initializer()`和`global_variables()`两个函数的调用。`global_variables()`返回一个Variable list，其中包含了...