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Tensorflow 自定義loss的情況下初始化部分變量方式

 更新時間:2020年01月06日 08:47:21   作者:I_will_____  
今天小編就為大家分享一篇Tensorflow 自定義loss的情況下初始化部分變量方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

一般情況下,tensorflow里面變量初始化過程為:

  #variables ...........
  #..................... 
  init = tf.initialize_all_variables()
  sess.run(init)

這里 tf.initialize_all_variables() 會初始化所有的變量。

實際過程中,假設有a, b, c三個變量,其中a已經(jīng)被初始化了,只想單獨初始化b,c,那么:

  #variables ...
  ...
  init = tf.variables_initializer([b,c])
  sess.run(init)

此外,如果自行修改了optimizer,如下代碼就會報錯:

  #definition of variables a, b, c ...
  ....
  my_optimizer = tf.train.RMSProp(learning_rate = 0.1).minimize(my_cost)
  init = tf.variables_initializer([b,c])
  sess.run(init)

這是因為自己定義的optimizer會生成新的variables,但是在init里面并沒有初始化,所以無法訪問,會報錯。解決方法如下:

  a = tf.Variables(...)      #line N
  temp = set(tf.all_variables()) 
  b = tf.Variables(...)
  c = tf.Variables(...) 
  #definition of my optimizer
  optimizer = tf.train.......
  init = tf.variables_initializer(set(tf.all_varialbles())-temp) # line M
  sess.run(init)

首先,temp = set(tf.all_variables()) 將該行(line N)代碼之前的所有變量保存在temp中,接下來定義變量b, c,以及自定義的optimizer,然后 set(tf.all_varialbles()存儲了改行(line M)之前的所有變量(包括optimizer生成的變量以及temp中所含的變量),set(tf.all_varialbles())-temp相減得到line N~M這幾行定義的變量。

以上這篇Tensorflow 自定義loss的情況下初始化部分變量方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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