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  • 111、TensorFlow 初始化变量

    # 显式的初始化时非常有用的
    # 因为它可以让你不用重复进行繁重的初始化工作
    # 当你重新从checkpoint文件中加载一个模型的时候
    # 当随机初始化变量被配置在分布式的配置文件中
    # 为了在开始训练之前一次性初始化变量
    # 调用这个方法tf.global_variables_initializer()
    # 这个函数返回一个负责初始化所有变量的操作。
    # 在这个 tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES 集合中初始化所有的变量
    # 运行这个操作,初始化所有的变量
    import tensorflow as tf
    my_variable = tf.get_variable("my_variable", [1, 2, 3])
    #当你需要初始化的变量,依赖另一个变量的值的时候
    #你最好使用variable.initialized_value() 而不是全局的初始化
    v = tf.get_variable("v", shape=(), initializer=tf.zeros_initializer())
    w = tf.get_variable("w", initializer=v.initialized_value() + 1)
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        #如果你不需要初始化变量,你可以调用variable's initilizer方法
        sess.run(my_variable.initializer)
        # 你也可以调用report_uninitialized_variables方法来得到哪些变量没有被初始化
        print(sess.run(tf.report_uninitialized_variables()))
        
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