tf.global_variables_initialize

时间: 2023-04-21 12:00:22 浏览: 189
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tensorflow之变量初始化(tf.Variable)使用详解

`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。
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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...

tf.initialize_all_variables().run()

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tf.initialize_all_variables()TensorFlow2代码

在 TensorFlow 2 中，不再需要使用 tf.initialize_all_...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()。

ef initialize_parameters(): tf.set_random_seed(1) W1 = tf.get_variable("W1", shape=[4, 4, 3, 8], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(seed=0)) W2 = tf.get_variable("W2", shape=[2, 2, 8, 16], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(seed=0)) parameters = {"W1": W1, "W2": W2} return parameters tf.reset_default_graph() with tf.Session() as sess_test: parameters = initialize_parameters() init = tf.global_variables_initializer() sess_test.run(init) print("W1 = " + str(parameters["W1"].eval()[1,1,1])) print("W2 = " + str(parameters["W2"].eval()[1,1,1])) 请根据现在python版本纠正这段代码

在 TensorFlow 2.x 版本中，tf.set_random_seed() 被替换为 tf.random.set_seed()，而 tf.get_variable() 被替换为 tf.Variable()。另外，tf.contrib.layers.xavier_initializer() 被替换为 tf.random....

import tensorflow as tf ## create a graph g = tf.Graph() # 此处替换掉placeholder，是因为 "placeholder" 不再是 TensorFlow 的一部分了。在 TensorFlow 2.0 中， # 它已被弃用，并被 tf.compat.v1.placeholder 替换。在新版本中建议使用tf.function和tf.Tensor来完成相同的功能. with g.as_default(): # x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, # shape=(None), name='x') x = tf.Tensor(dtype=tf.float32, shape=(None), name='x') w = tf.Variable(2.0, name='weight') b = tf.Variable(0.7, name='bias') z = w*x + b init = tf.global_variables_initializer() ## create a session and pass in graph g with tf.Session(graph=g) as sess: ## initialize w and b: sess.run(init) ## evaluate z: for t in [1.0, 0.6, -1.8]: print('x=%4.1f --> z=%4.1f'%( t, sess.run(z, feed_dict={x:t})))

The global_variables_initializer() function is used to initialize the variables w and b. Then, the z operation is evaluated for three different values of x (1.0, 0.6, and -1.8), and the ...

# GRADED FUNCTION: forward_propagation def forward_propagation(X, parameters): """ Implements the forward propagation for the model: CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> FLATTEN -> FULLYCONNECTED Arguments: X -- input dataset placeholder, of shape (input size, number of examples) parameters -- python dictionary containing your parameters "W1", "W2" the shapes are given in initialize_parameters Returns: Z3 -- the output of the last LINEAR unit """ # Retrieve the parameters from the dictionary "parameters" W1 = parameters['W1'] W2 = parameters['W2'] ### START CODE HERE ### # CONV2D: stride of 1, padding 'SAME' Z1 = tf.nn.conv2d(X, W1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # RELU A1 = tf.nn.relu(Z1) # MAXPOOL: window 8x8, sride 8, padding 'SAME' P1 = tf.nn.max_pool(A1, ksize=[1, 8, 8, 1], strides=[1, 8, 8, 1], padding='SAME') # CONV2D: filters W2, stride 1, padding 'SAME' Z2 = tf.nn.conv2d(P1, W2, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') # RELU A2 = tf.nn.relu(Z2) # MAXPOOL: window 4x4, stride 4, padding 'SAME' P2 = tf.nn.max_pool(A2, ksize=[1, 4, 4, 1], strides=[1, 4, 4, 1], padding='SAME') # FLATTEN P2 = tf.contrib.layers.flatten(P2) # FULLY-CONNECTED without non-linear activation function (not not call softmax). # 6 neurons in output layer. Hint: one of the arguments should be "activation_fn=None" Z3 = tf.contrib.layers.fully_connected(P2, 6, activation_fn=None) ### END CODE HERE ### return Z3 tf.reset_default_graph() with tf.Session() as sess: np.random.seed(1) X, Y = create_placeholders(64, 64, 3, 6) parameters = initialize_parameters() Z3 = forward_propagation(X, parameters) init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) a = sess.run(Z3, {X: np.random.randn(2,64,64,3), Y: np.random.randn(2,6)}) print("Z3 = " + str(a)) 请根据现在python版本修改这段代码

init = tf.compat.v1.global_variables_initializer() sess.run(init) a = sess.run(Z3, {X: np.random.randn(2,64,64,3), Y: np.random.randn(2,6)}) print("Z3 = " + str(a)) 这段代码已经修改为兼容...

module 'tensorflow' has no attribute 'global_variables_initializer'

这可能是因为您正在使用旧版本的 TensorFlow。在 TensorFlow 2.0 及更高版本中，您可以使用 tf.initialize_all_variables() 替换 tf.global_variables_initializer() 。

TypeError: global_variables_initializer() takes 0 positional arguments but 1 was given

在TensorFlow 2.0及更高版本中，tf.global_variables_initializer()已被删除，因为变量初始化现在是自动完成的。如果您使用的是TensorFlow 1.x版本，您需要使用tf.initialize_all_variables()来初始化全局变量。...

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To resolve this issue, you can replace initialize_all_variables with global_variables_initializer like this: python import tensorflow as tf # Your code here init = tf.global_variables_...
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tf.compat.v1.assign

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)) # ...

module 'tensorflow.compat.v1.initializers' has no attribute 'GlorotUniform'这是什么情况

init = tf.global_variables_initializer() sess_test.run(init) print("W1 = " + str(parameters["W1"].eval()[1, 1, 1])) print("W2 = " + str(parameters["W2"].eval()[1, 1, 1])) 这段代码中使用了tf....
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