init = tf.global_variables_initializer()是什么意思？

时间: 2023-06-06 17:04:58 浏览: 155
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tensorflow之变量初始化(tf.Variable)使用详解

init = tf.global_variables_initializer()是TensorFlow中用于初始化全局变量的函数。当我们定义了一个变量后，在使用它之前需要对它进行初始化，否则可能会导致计算错误。tf.global_variables_initializer()可以一次性地初始化所有的全局变量。
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MNIST_data

init = tf.global_variables_initializer() sess = tf.Session() sess.run(init) for i in range(1000): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: ...
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Python_使用TensorFlow构建的模型和示例.zip

init = tf.global_variables_initializer() # 创建会话 with tf.Session() as sess: sess.run(init) for step in range(201): sess.run(train, feed_dict={x_data: [1, 2, 3, 4], y_data: [2, 4, 6, 8]}) if ...

init = tf.global_variables_initializer()

init = tf.global_variables_initializer() 是 TensorFlow 中的一个函数，用于初始化所有的全局变量。它会返回一个操作（operation），可以在会话（session）中运行，以便对所有变量进行初始化。

init = (tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer()) sess.run(init)

init = (tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer()) 这一行代码创建了一个元组init，包含两个初始化操作：tf.global_variables_initializer()和tf.local_variables_...

init = tf.global_variables_initialfzer()

这是一个 TensorFlow 中的函数，用于初始化全局变量。在 TensorFlow，定义变量后需要通过 Session 来运行量的...一般情况下，我们会在定义完所有变量后，用 tf.global_variables_initializer() 来初始化这些变量。

init = tf.global_variables_initializer() saver = tf.train.Saver() sess = tf.Session() sess.run(init)

首先，它使用tf.global_variables_initializer()函数初始化所有的全局变量。这个函数会返回一个操作（operation），用于初始化所有的全局变量。在这里，我们将这个操作称为"init"。 然后，它使用tf.train.Saver()...

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

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])) 这段代码使用了最新的...

import tensorflow as tf import numpy as np # 创建数据集 x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 0.1 + 0.3 # 构建模型 Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) biases = tf.Variable(tf.zeros([1])) y = Weights * x_data + biases # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) train = optimizer.minimize(loss) # 初始化变量 init = tf.global_variables_initializer() # 运行计算图 with tf.Session() as sess: sess.run(init) # 训练模型 for step in range(201): sess.run(train) if step % 20 == 0: print(step, sess.run(Weights), sess.run(biases))Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'random_uniform'

init = tf.global_variables_initializer() # 运行计算图 with tf.Session() as sess: sess.run(init) # 训练模型 for step in range(201): sess.run(train) if step % 20 == 0: print(step, sess.run...

import tensorflow as tf import numpy as np # 创建数据集 x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 0.1 + 0.3 # 构建模型 Weights = tf.Variable(tf.random.uniform([1], -1.0, 1.0)) biases = tf.Variable(tf.zeros([1])) y = Weights * x_data + biases # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) optimizer = tf.optimizers.SGD(0.5) train = optimizer.minimize(loss) # 初始化变量 init = tf.global_variables_initializer() # 运行计算图 with tf.Session() as sess: sess.run(init) # 训练模型 for step in range(201): sess.run(train) if step % 20 == 0: print(step, sess.run(Weights), sess.run(biases))train = optimizer.minimize(loss) TypeError: _BaseOptimizer.minimize() missing 1 required positional argument: 'var_list'

init = tf.global_variables_initializer() # 运行计算图 with tf.Session() as sess: sess.run(init) # 训练模型 for step in range(201): sess.run(train) if step % 20 == 0: print(step, sess.run...

帮我检查一下这段代码有没有错误gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: try: for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpu, [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=0.1 * 1024)]) except RuntimeError as e: print(e) sess = tf.compat.v1.Session() init = tf.compat.v1.global_variables_initializer() sess.run(init)

1. 如果你使用的是 TensorFlow 2.x 版本，则不需要使用 tf.compat.v1.Session() 和 tf.compat.v1.global_variables_initializer()。相反，你应该使用 tf.Session() 和 tf.global_variables_initializer()。 ...

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 ...

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。...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。

mnist = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_img = mnist[0][0] # 表示训练集 构成的矩阵 表示的 图片 test_img = mnist[1][0] # 表示测试集 构成的矩阵 表示的 图片 train_label = mnist[0][1] # 表示训练集 的图片 表示的 数字是多少 test_label = mnist[1][1] with tf.Session() as sess: init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) start = time.time() for i in range(max_epoch): batch_xs, batch_ys = train_img.next_batch(100) # 此batch是个2维tuple，batch[0]是(100，784)的样本数据数组，batch[1]是(100，10)的样本标签数组 sess.run(train_step, feed_dict={xs: batch_xs, ys: batch_ys, keep_prob: keep_prob_rate}) if (i+1) % 50 == 0: print("step %d, test accuracy %g" % ((i+1), compute_accuracy( mnist.test_images, mnist.test_labels))) end = time.time() print('******************************************************') print("运行时间:%.2f秒" % (end - start)) 出现AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'next_batch'

init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) sess.run(iterator.initializer) # 初始化迭代器 start = time.time() for i in range(max_epoch): batch_xs, batch_ys = sess.run(next_batch) ...

# 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...

def initialise_vars(self): # Load ckpt file if given, otherwise initialise variables and hard copy to target networks if train_params.CKPT_FILE is not None: #Restore all learner variables from ckpt ckpt = train_params.CKPT_DIR + '/' + train_params.CKPT_FILE ckpt_split = ckpt.split('-') step_str = ckpt_split[-1] self.start_step = int(step_str) self.saver.restore(self.sess, ckpt) else: self.start_step = 0 self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) # Perform hard copy (tau=1.0) of initial params to target networks self.sess.run(self.init_update_op)

2. 如果没有ckpt文件，则将起始步数设置为0，并使用TensorFlow的global_variables_initializer()方法初始化所有变量。 3. 接下来，代码使用tau = 1.0来执行初始参数的硬复制到目标网络中。这个过程是一种常见的机器...

# 设置输入层节点数、隐层节点数 in_nodes=784 h1_nodes=100 h2_nodes=100 h3_nodes=50 # 定义输入、输出、prob的placeholder x=tf.placeholder(tf.float32,[None,in_nodes]) y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) prob=tf.placeholder(tf.float32) # 设置第一隐层 w1=weight(in_nodes, h1_nodes, 0.1, 0.005) b1=tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) h1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+b1) # 设置第二隐层 w2=weight(h1_nodes, h2_nodes, 0.1, 0.0) b2=tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes])) h2=tf.nn.relu(tf.matmul(h1,w2)+b2) h2_drop=tf.nn.dropout(h2, prob) # 设置第三隐层 w3=weight(h2_nodes, h3_nodes, 0.1, 0.0) b3=tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes])) h3=tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop,w3)+b3) h3_drop=tf.nn.dropout(h3, prob) # 设置softmax输出层 w4=weight(h3_nodes, 10, 0.1, 0.0) b4=tf.Variable(tf.zeros([10])) y=tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop,w4)+b4)

sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(1000): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys, prob: 0.5}) 在 ...

mnist = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_img = mnist[0][0] # 表示训练集 构成的矩阵 表示的 图片 test_img = mnist[1][0] # 表示测试集 构成的矩阵 表示的 图片 train_label = mnist[0][1] # 表示训练集 的图片 表示的 数字是多少 test_label = mnist[1][1] with tf.Session() as sess: init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) start = time.time() for i in range(max_epoch): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) # 此batch是个2维tuple，batch[0]是(100，784)的样本数据数组，batch[1]是(100，10)的样本标签数组 sess.run(train_step, feed_dict={xs: batch_xs, ys: batch_ys, keep_prob: keep_prob_rate}) if (i+1) % 50 == 0: print("step %d, test accuracy %g" % ((i+1), compute_accuracy( mnist.test_images, mnist.test_labels))) end = time.time() print('******************************************************') print("运行时间:%.2f秒" % (end - start)) 出现AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'train'

根据你的代码，你尝试使用 mnist.train.next_batch(100) 访问训练集的批次数据，但是出现了 AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'train' 的错误。 这个错误是因为 mnist 是一个元组对象，而...

Cannot find reference 'global_variables_initializer' in '__init__.py'

init = tf.compat.v1.global_variables_initializer() # 运行全局变量初始化操作 with tf.compat.v1.Session() as sess: sess.run(init) 注意，global_variables_initializer 函数已经被弃用，因此如果...

global_variables_initializer

global_variables_...在上面的代码中，我们使用tf.Variable定义了两个变量w和b，然后使用global_variables_initializer定义了一个初始化操作init_op。最后，在Session中运行init_op来初始化变量。

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