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。
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 复制 Cloud Studio代码运行 defglobal_variables_initializer():"""Returns an Op that initializes global variables.Returns:An Op that initializes gl...
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...
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)...
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...
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...
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 ...
tf.InteractiveSession()默认自己就是用户要操作的session,而tf.Session()没有这个默认,因此用eval()启动计算时需要指明... = tf.global_variables_initializer() With tf.session as sess: Sess.run(init) 初始化所有全局变量 Init_ab 快速理解tf.strided_slice函数 ],[1,1,1]) with tf.Session() as ...
下面是我的代码:import tensorflow as tftf.global_variables_initializer().run()sess.run(train_step, feed_dict={x: regroup, ytt:labels}) 浏览2提问于2018-01-22得票数 0 1回答 在tensorflow中使用sess.run()有多昂贵? 、、、 在这个算法中,我在训练循环中多次使用sess.run()。我必须使用多个sess....
run() sess.run(tf.global_variables_initializer()) # Check that variable and momentum are as expected before starting # training. @@ -81,7 +81,7 @@ def testDenseVectorLayer(self): learning_rate=self._learning_rate, momentum=self._momentum) step = opt.apply_gradients([(grad, var)]) ...