# 初始化 sess = tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer())这段代码含义
时间: 2024-02-26 19:55:44 浏览: 107
这段代码的含义是初始化 TensorFlow 中的全局变量,并创建一个新的 TensorFlow 会话。在 TensorFlow 中,变量需要通过会话进行初始化,才能被使用。tf.global_variables_initializer()是一个操作(op),它会初始化所有未初始化的全局变量。sess.run()则是执行这个操作(op),并将全局变量初始化。执行完这段代码后,就可以在会话中使用这些变量了。
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sess=tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer())
这段代码的作用是创建一个会话(Session)对象sess,并且运行tf.global_variables_initializer()操作,这个操作会对所有的全局变量(global variables)进行初始化。
在tensorflow中,变量(variable)是一种特殊的张量(tensor),它的值可以在计算过程中被改变。全局变量是指那些在计算图(computation graph)中定义的变量,它们的作用域(scope)是整个计算图,而不仅仅是在某个函数或者代码块中。在tensorflow中,全局变量的定义方式通常是:
```python
import tensorflow as tf
# 定义一个全局变量
global_var = tf.Variable(0, name='global_var')
# 其他操作
...
```
在定义全局变量之后,我们需要使用tf.global_variables_initializer()操作来对它进行初始化,这个操作会返回一个操作(operation),我们需要在会话中运行这个操作才能对全局变量进行初始化。也就是说,在我们运行计算图之前,需要先创建一个会话对象sess,然后运行初始化操作,这样我们才能在计算图中使用这些全局变量。
init = tf.global_variables_initializer() saver = tf.train.Saver() sess = tf.Session() sess.run(init)
这段代码实现了TensorFlow的模型初始化和保存。
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()函数创建一个Saver对象。这个对象用于保存和恢复TensorFlow模型的变量。
接着,它使用tf.Session()函数创建一个Session对象。这个对象是TensorFlow的核心执行引擎,用于执行计算图中的操作。
最后,它使用sess.run()函数执行"init"操作,以初始化所有的全局变量。同时,通过Saver对象,它可以将模型的变量保存到磁盘中,以便在之后的训练和预测中使用。
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