zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 模型参数的初始化

    1.  tf.global_variables_initializer() 可以初始化所有变量。

    import tensorflow as tf
    a=tf.Variable(tf.ones((2,3)),name='a')
    b=tf.Variable(tf.random_normal(shape=(2,3),stddev=0.35),name='b')
    sess=tf.Session()
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(a))
    print(sess.run(b))

    2.  tf.variables_initializer([var_list]) 仅初始化列表var_list种的值。

    import tensorflow as tf
    a=tf.Variable(tf.ones((2,3)),name='a')
    b=tf.Variable(tf.random_normal(shape=(2,3),stddev=0.35),name='b')
    sess=tf.Session()
    # sess.run(tf.variables_initializer([a])) # 只初始化变量a,而变量b未作初始化,因此执行会报错。
    sess.run(tf.variables_initializer([a,b])) # 对变量a与b做了初始化,执行将不会报错
    print(sess.run(a))
    print(sess.run(b))

    报错结果:

     正确结果:

    3.  变量重复赋值并未报错,其结果如下:

    此点证实模型参数可以用assign分配,可用checkpoint模型文件保存值赋值到变量种。

  • 相关阅读:
    二阶注入
    ACCESS延时注入
    宽字节注入源码
    Sqli-LABS通关笔录-14
    Sqli-LABS通关笔录-13
    Sqli-LABS通关笔录-12
    PHP学习路线
    华科机考:二叉排序树
    华科机考:打印日期
    华科机考:A+B
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tangjunjun/p/11681751.html
Copyright © 2011-2022 走看看