sess.run(tf.global_variables_initializer())
时间: 2023-04-26 09:02:33 浏览: 153
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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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,然后使用会话(Session)来执行该计算图。在计算图运行之前,需要将所有的变量进行初始化,才能开始计算。`tf.global_variables_initializer()` 是一个操作,用于初始化所有的 TensorFlow 变量。`sess.run()` 则是用于执行 TensorFlow 的操作的函数,所以`sess.run(tf.global_variables_initializer())` 就是将所有变量初始化的操作运行起来。
init = (tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer()) sess.run(init)
你提供的代码片段是使用TensorFlow进行初始化的一种常见方式。让我来解释一下每一行的作用和含义。
```python
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_initializer()`。`tf.global_variables_initializer()`用于初始化所有的全局变量,而`tf.local_variables_initializer()`用于初始化所有的局部变量。
```python
sess.run(init)
```
这一行代码使用TensorFlow的`Session`对象`sess`来运行初始化操作。通过调用`sess.run(init)`,可以执行初始化操作,并将所有的全局和局部变量初始化为它们的默认值。
请注意,在运行该代码之前,你需要先创建一个TensorFlow的`Session`对象`sess`。你可以使用以下代码创建一个会话并运行初始化操作:
```python
import tensorflow as tf
# 创建一个会话
sess = tf.Session()
# 执行初始化操作
init = (tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer())
sess.run(init)
```
这样,你就可以使用TensorFlow来初始化全局和局部变量了。如果你还有其他问题,请随时提问!