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...
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。 def global_variables_initializer(): """Returns an Op that initializes global variables. Return...
bb = tf.constant(np.array([[1,2], [3,4]]),dtype=tf.int32) cc=aa+bb withtf.Session()assess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) aa1=sess.run([aa]) bb1 =sess.run([bb]) cc1 =sess.run([cc]) print("aa1=",aa1) print("bb1=",bb1) print("cc1=",cc1) #这样肯定...
tf.global_variables_initializer().run() print(sess.run(b,feed_dict={y:3})) #使用3 替换掉 #tf.Variable(1)的输出结果,所以打印出来3 #feed_dict{y.name:3} 和上面写法等价 print(sess.run(b)) #由于feed只在调用他的方法范围内有效,所以这个打印的结果是 1 3.用sess.run()有两种情况: (1)...
sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 使用feed_dict将数据投入到y中 print(sess.run(y, feed_dict={x:[[0.7, 0.5]]})) #运行结果: [[3.0904665]] 注意:此时的x是一个占位符(placeholder)。我们定义了它的type和shape,但是并没有具体的值。在后面定义graph的代码中,placeholder看上去和普通的te...
声明一个tensot变量,并用sess语句执行时(如上图所示)会报如第二张图所示错误,此时需要初始化所有变量,加入语句sess.run(tf.gloabl_variables_initializer())就可以。 运行成功结果如图: 注意:只要使用tf.Variable()语法,必须先初始化变量,即withtf.Session()assess:sess ...
lookup_data = tf.nn.embedding_lookup(data,lk) init = tf.global_variables_initializer() sess = tf.Session() print(sess.run(tf.shape(data))) print(sess.run(tf.shape(lk))) print(sess.run(tf.shape(lookup_data))) print(sess.run(lookup_data)) ...
使用sess.run 用xavier_initializer初始化的tf变量 时,这个sess必须先对全局变量进行初始化,即sess.run(tf.global_variables_initializer()), 然后才能run变量 同一sess运行 用xavier_initializer初始化的tf变量 时,每次结果是相同的,但是不同sess之间是不同的 ...
sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(num_batches): if grad_scale is None: 不同训练方式的实验 域分类 F = sess.graph.get_tensor_by_name(feat_tensor_name + ':0') emb_s = sess.run(F, feed_dict={'X:0': Xs}) ...
x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2))w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1))a=tf.matmul(x,w1)y=tf.matmul(a,w2)withtf.Session()assess:init_op=tf.global_variables_initializer()sess.run(init_op)print...