tf.global_variables_initialize
时间: 2023-04-21 21:00:22 浏览: 69
`tf.global_variables_initialize` 是一个 TensorFlow 1.x 中的函数,用于初始化全局变量。在 TensorFlow 2.x 中,应该使用`tf.compat.v1.global_variables_initializer()`来初始化全局变量。全局变量包括变量和可训练的变量(trainable variables),其值在 TensorFlow 计算图中保持不变,可以被多个 Session 共享。通过初始化全局变量,可以为它们赋初值,以确保它们在计算图中被正确地使用。
相关问题
tf.initialize_all_variables()TensorFlow2代码
在 TensorFlow 2 中,不再需要使用 `tf.initialize_all_variables()` 来初始化变量,因为变量在 TensorFlow 2 中会在创建后自动进行初始化。如果需要手动进行初始化,可以使用 `tf.compat.v1.global_variables_initializer()` 方法。因此,可以将上面的 TensorFlow 1 代码改写为以下 TensorFlow 2 代码:
```
# TensorFlow 1 代码:
init = tf.initialize_all_variables()
# 改写为 TensorFlow 2 代码:
init = tf.compat.v1.global_variables_initializer()
```
其中,`init` 是一个操作,可以在会话中运行来初始化变量。注意,由于 `tf.initialize_all_variables()` 是 TensorFlow 1 中的 API,因此在 TensorFlow 2 中需要使用 `tf.compat.v1.global_variables_initializer()`。
var = tf.global_variables() var_to_restore = [val for val in var if 'conv1' in val.name or 'conv2'in val.name] saver = tf.train.Saver(var_to_restore ) saver.restore(sess, os.path.join(model_dir, model_name)) var_to_init = [val for val in var if 'conv1' not in val.name or 'conv2'not in val.name] # tf.initialize_variables(var_to_init) tf.variables_initializer(var_to_init)
这段代码是在TensorFlow中定义了两个变量——var和var_to_restore。其中,var是保存所有模型变量的列表,而var_to_restore是选出了其中包含'conv1'或'conv2'的模型变量的子列表。接着,代码创建了一个Saver对象,并将选出的模型变量列表传入其中,以便将它们从预训练模型中恢复。最后,代码又定义了一个变量列表var_to_init,用于保存除'conv1'和'conv2'以外的其他模型变量。这些模型变量将用于初始化模型中的参数。