tf.compat.v1.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES含义
时间: 2023-12-10 17:06:17 浏览: 43
tf.compat.v1.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES是TensorFlow中的一个默认集合,包含了所有的全局变量(也称为共享变量)。这些变量是在整个计算图中共享的,并且可以在不同的会话和运行中保持其值不变。通常,这些变量用于存储模型参数和其他共享信息,例如滑动平均值和累积器。
该集合包含了所有的变量,包括由tf.Variable创建的变量和其他类型的变量,例如tf.get_variable创建的变量和tf.compat.v1.trainable_variables等。这些变量可以通过tf.compat.v1.global_variables函数来获取,并且可以用于初始化、保存和加载模型参数。
相关问题
tf.compat.v1.assign
This is a function in TensorFlow 1.x that is used to assign a new value to a variable. It takes two arguments: the variable to be updated and the new value to be assigned to it.
For example:
```
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
# Create a variable
x = tf.Variable(0, name='x')
# Assign a new value to x
update_x = tf.compat.v1.assign(x, 10)
# Initialize the variables
init = tf.compat.v1.global_variables_initializer()
# Run the session to execute the update operation
with tf.compat.v1.Session() as sess:
sess.run(init)
sess.run(update_x)
print(sess.run(x)) # Output: 10
```
Note that in TensorFlow 2.x, the `assign` function has been replaced by the `assign` method of a `tf.Variable` object.
saver=tf.compat.v1.train.Saver(tf.global_variables())这是什么意思
这段代码是在 TensorFlow 中创建一个 `Saver` 对象,用于保存和恢复模型中的变量。
`saver` 是 TensorFlow 提供的一个用于保存和恢复模型的工具。它能够将模型中的变量保存到磁盘上,以便在需要的时候可以重新恢复这些变量。在 TensorFlow 中,每个变量都有一个唯一的名称,`Saver` 对象会将这些变量的名称与它们的值一起保存到磁盘上。当需要恢复变量时,可以通过 `Saver` 对象将这些变量的值重新加载到 TensorFlow 图中。
在这段代码中,`tf.global_variables()` 返回了 TensorFlow 图中的所有变量。这些变量包括所有被创建的 `tf.Variable` 对象和 `tf.get_variable` 创建的变量。然后,使用 `tf.compat.v1.train.Saver` 创建一个 `Saver` 对象,将它们传递给 `Saver` 构造函数中,以便在训练过程中可以保存这些变量。
需要注意的是,`tf.compat.v1.train.Saver` 是 TensorFlow 2.x 中的一个兼容性 API,在 TensorFlow 1.x 中建议使用 `tf.train.Saver`。
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