# 初始化 sess = tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer())这段代码含义

时间: 2024-02-26 16:55:44 浏览: 123
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tensorflow之变量初始化(tf.Variable)使用详解

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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c

初始化代码

OTM1283A_AUO5.5(720P)_IPS_H499TAN03.3_G5的初始化代码.

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...

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()...

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...

import tensorflow as tf # 定义参数 input_size = 10 lstm_size = 64 batch_size = 32 num_steps = 100 # 定义输入和输出 inputs = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, num_steps, input_size]) targets = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps]) # 定义LSTM单元 lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_size) # 初始化LSTM状态 initial_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, tf.float32) # 运行LSTM outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, inputs, initial_state=initial_state) # 定义输出层 output = tf.reshape(outputs, [-1, lstm_size]) softmax_w = tf.Variable(tf.truncated_normal([lstm_size, input_size], stddev=0.1)) softmax_b = tf.Variable(tf.zeros(input_size)) logits = tf.matmul(output, softmax_w) + softmax_b predictions = tf.nn.softmax(logits) # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf.reshape(targets, [-1]), logits=logits)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss) # 训练模型 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(num_epochs): batch_inputs, batch_targets = get_batch(data, batch_size, num_steps) feed = {inputs: batch_inputs, targets: batch_targets} _, training_loss = sess.run([optimizer, loss], feed_dict=feed) print("Epoch: %d, Loss: %.3f" % (i, training_loss))逐行解释代码含义

5. 初始化 LSTM 状态 6. 运行 LSTM，得到输出和最终状态 7. 定义输出层参数：softmax 权重和偏置 8. 计算预测值 9. 定义损失函数：交叉熵 10. 定义优化器：Adam 11. 使用 TensorFlow 的会话运行模型 12. 初始化所有...

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)

这段代码看起来没有明显的错误，但是有一些需要注意的地方： 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...

def cartoonize(load_folder, save_folder, model_path): input_photo = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3]) network_out = network.unet_generator(input_photo) final_out = guided_filter.guided_filter(input_photo, network_out, r=1, eps=5e-3) all_vars = tf.trainable_variables() gene_vars = [var for var in all_vars if 'generator' in var.name] saver = tf.train.Saver(var_list=gene_vars) config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True sess = tf.Session(config=config) sess.run(tf.global_variables_initializer()) saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint(model_path)) name_list = os.listdir(load_folder) for name in tqdm(name_list): try: load_path = os.path.join(load_folder, name) save_path = os.path.join(save_folder, name) image = cv2.imread(load_path) image = resize_crop(image) batch_image = image.astype(np.float32)/127.5 - 1 batch_image = np.expand_dims(batch_image, axis=0) output = sess.run(final_out, feed_dict={input_photo: batch_image}) output = (np.squeeze(output)+1)*127.5 output = np.clip(output, 0, 255).astype(np.uint8) cv2.imwrite(save_path, output) except: print('cartoonize {} failed'.format(load_path))

接下来，创建一个tf.Session，并进行全局变量的初始化。然后通过saver.restore()方法恢复生成器网络的权重，这里使用了最新的checkpoint。 接下来，函数列举了加载文件夹中的所有图像文件，并使用循环对每个图像...

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 ...

# 训练 def train_crack_captcha_cnn(): output = crack_captcha_cnn() # loss #loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=Y)) # 最后一层用来分类的softmax和sigmoid有什么不同？ # optimizer 为了加快训练 learning_rate应该开始大，然后慢慢衰 optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.002).minimize(loss) predict = tf.reshape(output, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]) max_idx_p = tf.argmax(predict, 2) max_idx_l = tf.argmax(tf.reshape(Y, [-1, MAX_CAPTCHA, CHAR_SET_LEN]), 2) correct_pred = tf.equal(max_idx_p, max_idx_l) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32)) saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) step = 0 while True: batch_x, batch_y = get_next_batch(64) _, loss_ = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y, keep_prob: 0.75, train_phase:True}) print(step, loss_) # 每100 step计算一次准确率 if step % 100 == 0 and step != 0: batch_x_test, batch_y_test = get_next_batch(100) acc = sess.run(accuracy, feed_dict={X: batch_x_test, Y: batch_y_test, keep_prob: 1., train_phase:False}) print(f"第{step}步，训练准确率为：{acc:.4f}") # 如果准确率大60%,保存模型,完成训练 if acc > 0.6: saver.save(sess, "crack_capcha.model", global_step=step) break step += 1 怎么没有输出结果

这段代码是一个用 CNN 模型来破解验证码的训练函数。其中，loss 函数使用的是 sigmoid_cross_entropy_with_logits，这是因为验证码每个字符只有一个正确的标签，而不是像分类问题那样多个标签，所以使用 sigmoid ...

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

这段代码是基于 TensorFlow 1.x 版本的代码，...另外，tf.contrib.layers.xavier_initializer() 被替换为 tf.random.normal() 来进行权重的初始化。最后，eval() 被替换为 numpy() 来获取 Tensor 对象的值。

sess = tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer()) for epoch in range(50): sess.run(tf.assign(learning_rate, 0.002 * (0.97 ** epoch))) data_index = np.arange(len(X_data)) np.random.shuffle(data_index) X_data = [X_data[i] for i in data_index] Y_data = [Y_data[i] for i in data_index] losses = [] for i in tqdm(range(len(X_data))): ls_, _ = sess.run([loss, optimizer], feed_dict={X: X_data[i], Y: Y_data[i]}) losses.append(ls_) print('Epoch %d Loss %.5f' % (epoch, np.mean(losses)))

这段代码是训练模型的主要代码。在每个epoch中，通过tf.assign更新学习率，然后对数据进行shuffle。接下来，对于每个样本，通过feed_dict将输入输出数据传入模型中，计算损失并进行优化。最后，输出该epoch的平均...

def test(checkpoint_dir, style_name, test_dir, if_adjust_brightness, img_size=[256,256]): # tf.reset_default_graph() result_dir = 'results/'+style_name check_folder(result_dir) test_files = glob('{}/*.*'.format(test_dir)) test_real = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3], name='test') with tf.variable_scope("generator", reuse=False): test_generated = generator.G_net(test_real).fake saver = tf.train.Saver() gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True) with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, gpu_options=gpu_options)) as sess: # tf.global_variables_initializer().run() # load model ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir) # checkpoint file information if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: ckpt_name = os.path.basename(ckpt.model_checkpoint_path) # first line saver.restore(sess, os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name)) print(" [*] Success to read {}".format(os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name))) else: print(" [*] Failed to find a checkpoint") return # stats_graph(tf.get_default_graph()) begin = time.time() for sample_file in tqdm(test_files) : # print('Processing image: ' + sample_file) sample_image = np.asarray(load_test_data(sample_file, img_size)) image_path = os.path.join(result_dir,'{0}'.format(os.path.basename(sample_file))) fake_img = sess.run(test_generated, feed_dict = {test_real : sample_image}) if if_adjust_brightness: save_images(fake_img, image_path, sample_file) else: save_images(fake_img, image_path, None) end = time.time() print(f'test-time: {end-begin} s') print(f'one image test time : {(end-begin)/len(test_files)} s'什么意思

这是一个 Python 函数，该函数接受五个参数：checkpoint_dir，style_name，test_dir，if_adjust_brightness 和 img_size。该函数使用 TensorFlow 实现了一个测试函数，用于测试训练好的 AnimeGAN V2 模型...

# 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...

解释这段代码tf.summary.FileWriter("logs/", self.sess.graph) self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) self.cost_his = []

这段代码是用来创建 TensorFlow 日志文件的，它可以帮助我们...self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) 是用来初始化 TensorFlow 的全局变量。self.cost_his = [] 是一个空列表，用于记录每次训练的损失值。

def _main(): t1 = read_img('D:/SteganoGAN-master/research/ruanjian.png') t2 = read_img('D:/SteganoGAN-master/research/outtt.png') with tf.compat.v1.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) y = sess.run(psnr(t1, t2)) print(y) 怎么用TensorFlow2.1运行

在这个修改后的代码中，我们首先使用 load_img 和 img_to_array 函数读取图像数据，并将其归一化到 [0,1] 范围内。接着，我们使用 tf.image.psnr 函数计算两张图像之间的 PSNR 值，最后使用 numpy() 方法将...

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

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_initializer()。tf.global_variables_initializer()用于初始化所有的全局变量，而tf.local_...

with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(num_epochs): batch_inputs, batch_targets = get_batch(data, batch_size, num_steps) feed = {inputs: batch_inputs, targets: batch_targets} _, training_loss = sess.run([optimizer, loss], feed_dict=feed) print("Epoch: %d, Loss: %.3f" % (i, training_loss))解释这段代码

- 接着，使用 sess.run(tf.global_variables_initializer()) 初始化所有全局变量。 - 然后，循环 num_epochs 次，每次迭代从数据集中获取 batch_size 个输入序列和对应的 batch_size 个目标序列。这里假设...

sess.run(tf.global_variables_initializer())

sess.run(tf.global_variables_initializer()) 的意思是运行 TensorFlow 的全局变量初始化函数，用于初始化所有的变量。这个函数会在 TensorFlow 的会话中执行，以确保所有变量都被正确初始化。

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依