Как присвоить значение переменной TensorFlow?

Question

Как присвоить значение переменной TensorFlow?

Я пытаюсь присвоить новое значение переменной tensorflow в python.

import tensorflow as tf

import numpy as np



x = tf.Variable(0)

init = tf.initialize_all_variables()

sess = tf.InteractiveSession()

sess.run(init)



print(x.eval())



x.assign(1)

print(x.eval())

но выход я получаю

0

0

таким образом, значение не изменилось. Чего мне не хватает?

654 5

python tensorflow deep-learning neural-network variable-assignment

5 ответов:

Comments

Ничего не найдено.

mrry · Accepted Answer · 2015-12-11 13:04:57

заявление x.assign(1) фактически не присваивает значение 1 до x, а создает tf.Operation что вы должны явно выполнить для обновления переменной.* Звонок в Operation.run() или Session.run() можно использовать для выполнения операции:
assign_op = x.assign(1)
sess.run(assign_op)  # or `assign_op.op.run()`
print(x.eval())
# ==> 1
(* На самом деле, он возвращает tf.Tensor, что соответствует обновленному значению переменной, чтобы упростить цепочку назначений.)

Robin Dinse · Accepted Answer · 2018-01-28 21:30:37

вы также можете присвоить новое значение к tf.Variable без добавления операции к графу: tf.Variable.load(value, session). Эта функция также может сохранить добавление заполнителей при назначении значения из-за пределов графика, и это полезно в случае, если график завершен.
import tensorflow as tf
x = tf.Variable(0)
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(x))  # Prints 0.
x.load(1, sess)
print(sess.run(x))  # Prints 1.

Salvador Dali · Accepted Answer · 2017-04-24 08:33:53

прежде всего, вы можете присваивать значения переменным/константам, просто подавая значения в них так же, как вы делаете это с заполнителями. Так что это совершенно законно сделать:
import tensorflow as tf
x = tf.Variable(0)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print sess.run(x, feed_dict={x: 3})
относительно вашей путаницы с tf.назначить() оператора. В TF ничего не выполняется перед запуском его внутри сеанса. Так что вы всегда должны делать что-то вроде этого: op_name = tf.some_function_that_create_op(params) а затем внутри сеанса вы запускаете sess.run(op_name). Используя assign в качестве примера, вы что-то сделаете вот так:
import tensorflow as tf
x = tf.Variable(0)
y = tf.assign(x, 1)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print sess.run(x)
    print sess.run(y)
    print sess.run(x)

kmario23 · Accepted Answer · 2017-11-13 21:47:29

также, следует отметить, что если вы используете your_tensor.assign(), потом tf.global_variables_initializer не нужно вызывать явно, так как операция назначения делает это за вас в фоновом режиме.

пример:
In [212]: w = tf.Variable(12)
In [213]: w_new = w.assign(34)

In [214]: with tf.Session() as sess:
     ...:     sess.run(w_new)
     ...:     print(w_new.eval())

# output
34 
однако это не инициализирует все переменные, а только инициализирует переменную, на которой assign был казнен.

Gordon Erlebacher · Accepted Answer · 2017-03-14 14:24:30

есть более простой подход:
x = tf.Variable(0)
x = x + 1
print x.eval()