sess.run(tf.global_variables_initializer())

时间: 2023-04-26 07:02:33 浏览: 242
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解决Tensorflow sess.run导致的内存溢出问题

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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TensorFlow梯度求解tf.gradients实例

tf.global_variables_initializer().run() print(sess.run(res)) print(sess.run(grads)) **输出结果**： [[4]] [array([[2, 1]], dtype=int32)] **分析**： - 在这个例子中，我们定义了两个变量...
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tensorflow之变量初始化(tf.Variable)使用详解

2. **全局变量初始化**：如果你有多个变量，可以使用tf.global_variables_initializer()一次性初始化所有变量： python init_op = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess....

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(), 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_...

sess.run(tf.global_variables_initializer())什么意思

sess.run(tf.global_variables_initializer()) 是 TensorFlow 中用来初始化所有全局变量的语句。在 TensorFlow 中，定义了各种变量和操作，但是在实际运行的时候，需要将这些变量和操作加载到计算图中，然后使用...

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

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。

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。

import tensorflow as tf def read_img(path): return tf.image.decode_image(tf.io.read_file(path)) def psnr(tf_img1, tf_img2): return tf.image.psnr(tf_img1, tf_img2, max_val=255) def _main(): t1 = read_img('D:/SteganoGAN-master/research/ruanjian.png') t2 = read_img('D:/SteganoGAN-master/research/outtt.png') with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) y = sess.run(psnr(t1, t2)) print(y) if __name__ == '__main__': _main()

具体来说，它使用了TensorFlow中的tf.image.decode_image()函数读取图片，并将其作为参数传递给tf.image.psnr()函数，该函数计算两张图片的PSNR值。最后，使用TensorFlow会话来执行计算并打印结果。需要注意的是，这...

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()。 ...

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...

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

此外，TensorFlow 2.1 默认使用 Keras API，所以你需要使用 tf.keras 模块来代替原来的 tf.layers 和 tf.nn 模块。修改后的代码如下： import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing....

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 = 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)))

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的平均损失。这个过程会重复50次，每次...

Traceback (most recent call last): File "D:/SteganoGAN-master/research/psnr.py", line 22, in <module> _main() File "D:/SteganoGAN-master/research/psnr.py", line 16, in _main sess.run(tf.global_variables_initializer()) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'global_variables_initializer'

这个错误提示表明在你的代码中，tensorflow 模块没有 global_variables_initializer 属性。这通常是因为你所使用的版本过低导致的。 global_variables_initializer 是从 TensorFlow 0.12 版本开始引入的 API...

Traceback (most recent call last): File "D:/SteganoGAN-master/research/psnr.py", line 26, in <module> _main() File "D:/SteganoGAN-master/research/psnr.py", line 20, in _main sess.run(tf.global_variables_initializer()) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'global_variables_initializer'

可以尝试使用以下代码替换 tf.global_variables_initializer()： python init_op = tf.compat.v1.global_variables_initializer() sess.run(init_op) 这应该能够解决你的问题。如果还有其他问题，请随时...

session.run(tf.global_variables_initializer()) AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'run'

根据提供的引用内容，出现AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'run'的原因是session为None，即没有被正确初始化。而session.run(tf.global_...sess.run(tf.global_variables_initializer())

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，通过sess.run()方法运行最终输出final_out，将输入图像传入input_photo的占位符中。得到的输出经过反归一化处理，再进行像素值的裁剪和类型转换，并使用cv2.imwrite()保存结果图像。 最后，函数通过try-...

# 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 ...

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

1. 导入 TensorFlow 库 2. 定义模型的超参数：输入大小、LSTM 层的大小、批次大小、时间步数 3. 定义输入和输出的占位符 4. 定义 LSTM 单元 5. 初始化 LSTM 状态 6. 运行 LSTM，得到输出和最终状态 ...

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