Instructions for updating: Use `tf.global_variables_initializer` instead. 解决思路 更新说明:改为使用'tf.global_variables_initializer'。 解决方法 将 tf.initialize_all_variables 改为 tf.global_variables_initializer 哈哈,大功告成!
成功解决Instructions for updating: Use `tf.global_variables_initializer` instead. 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 在初始化参数变量的时候,我们常用init = tf.initialize_all_variables() ,运行后会发现下列错误
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...
如果在 TensorFlow 2.x 中仍然遇到需要手动初始化变量的情况,可以使用 tf.compat.v1.global_variables_initializer() 来兼容旧的代码。 代码语言:txt 复制 import tensorflow as tf # 使用兼容模式初始化变量 var1 = tf.Variable(1.0, name='var1') var2 = tf.Variable(2.0, name='var2') init = tf.co...
sess.run(tf.global_variables_initializer()),这行代码的官方解释是 初始化模型的参数。那么,它到底做了些什么? 一步步看源代码:(代码在后面) global_variables_initializer返回一个用来初始化 计算图中 所有global variable的op。 这个op到底是啥,还不清楚。
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS table_pattern = FLAGS.tables num_epochs = FLAGS.num_epochs filename_queue = tf.train.string_input_producer(table_pattern, num_epochs) train_data = read_table(filename_queue) init_global = tf.global_variables_initializer() init_local = tf.local_variables_initializ...
四 使用Variables来保持状态信息; 五 分别使用feeds和fetches来填充数据和抓取任意的操作结果 使用TensorFlow,你必须明白TensorFlow: 使用图(graph)来表示任务被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图使用tensor表示数据通过变量(Variable)维护状态使用feed和fetch可以为任意操作(arbitrary operation)赋值或者从其中获取...
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...
最简单的方法是执行tf.global_variables_initializer()这个op,它会对graph中的所有Variable初始化 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) 也可以只初始化一部分变量tf.variables_initializer() sess.run(tf.variables_initializer([a, b])) ...
sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run([state, feature_projection])) print(sess.run([state, feature_projection,state_])) 车轱辘 创建了Bug-Report 4年前 车轱辘 将关联仓库设置为Ascend/modelzoo 4年前 展开全部操作日志 zhengtao 4年前 复制链接地址 你好,问题已收录,有进...