tensorflow2.x中有tf.assign这个函数吗

在TensorFlow 2.x中，`tf.assign()`函数已经被弃用。相应的替代方案是使用`tf.Variable.assign()`方法或`tf.compat.v1.assign()`函数。

使用`tf.Variable.assign()`方法：

import tensorflow as tf

# 创建变量并赋初值
var = tf.Variable(1.0)

# 使用assign方法更新变量的值
var.assign(2.0)

print(var.numpy())  # 输出：2.0

使用`tf.compat.v1.assign()`函数：

import tensorflow.compat.v1 as tf

# 创建变量并赋初值
var = tf.Variable(1.0)

# 使用assign函数更新变量的值
tf.assign(var, 2.0)

print(var.numpy())  # 输出：2.0

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init_op, init_feed = tf.compat.v1.contrib.framework.assign_from_values(weight_dict)换为tensorflow2.x兼容语句

在 TensorFlow 2.x 中，可以使用 `tf.keras.backend.batch_set_value()` 函数来实现类似的功能。具体地，将 `init_op, init_feed` 替换为以下代码：

import tensorflow as tf

tf.keras.backend.batch_set_value([(v, weight_dict[n]) for n, v in model.named_weights])

其中，`model` 是你要加载权重的模型，`weight_dict` 是你保存的权重字典。请注意，`named_weights` 属性是在使用 Keras 库时才可以使用的，如果你使用的是原生 TensorFlow 模型，则需要用其他方式来获取模型中的变量列表。

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import tensorflow.keras as keras

model = keras.models.load_model(checkpoint_path)
for weight_name in weight_dict:
    model.get_layer(weight_name).set_weights(weight_dict[weight_name])

其中，`checkpoint_path` 表示检查点文件的路径，`weight_dict` 表示要加载的权重字典。上述代码中，我们首先使用 `keras.models.load_model()` 函数加载模型，并将其保存在 `model` 变量中。然后，我们循环遍历 `weight_dict` 字典中的每个键值对，使用 `model.get_layer(weight_name).set_weights(weight_dict[weight_name])` 函数将对应的权重加载到模型中的相应层中。

另外，注意在 TensorFlow 2.x 中，变量的初始化通常是不必要的，因为变量会自动地在第一次使用时被创建和初始化。因此，如果您的目的只是为了加载已经训练好的权重，可以直接使用 `keras.models.load_model()` 函数来加载模型，而不必手动初始化变量。