tf.global_variables_initializer的作用是什么?
deep-learning
tensorflow
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我想更详细地了解tf.global_variables_initializer功能。 这里给出了一个稀疏的描述

返回一个初始化全局变量的Op。

但这对我没有帮助。我知道操作是初始化图形所必需的,但这实际上意味着什么?这是编译图形的步骤吗?

参考资料:
Stack Overflow
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这里给出更完整的描述。

仅在会话中运行tf.global_variables_initializer() ,变量才会保存您声明它们时告诉变量保存的值( tf.Variable(tf.zeros(...))tf.Variable(tf.random_normal(...)) ,...)。

从TF文档:

调用tf.Variable()可在图表中添加几个操作:

  • 包含变量值的变量op。
  • 初始化程序op,将变量设置为其初始值。这实际上是一个tf.assign操作。
  • 初始值的操作数,例如示例中biass变量的零值操作数,也添加到了图形中。

并且:

必须先显式运行变量初始化程序,然后才能运行模型中的其他操作。最简单的方法是添加一个运行所有变量初始值设定项的操作,并在使用模型之前运行该操作。

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