Question

我正在尝试使用javacpp-presets为TensorFlow在java中运行TensorFlow培训。我使用tf.train.write_graph(sess.graph_def, '.', 'example.pb', as_text=False)生成了.pb文件，如下所示。

import tensorflow as tf
import numpy as np

x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = x_data * 0.1 + 0.3
Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0), name='Weights')
biases = tf.Variable(tf.zeros([1]), name='biases')
y = Weights * x_data + biases
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) #compute the loss
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss, name='train')
init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
   print(sess.run(Weights), sess.run(biases))
   tf.train.write_graph(sess.graph_def, '.', 'example.pb', as_text=False)

我得到了：

线程“main”中的异常java.lang.Exception：尝试使用未初始化的值权重“

当我跑步时：

tensorflow.Status s = session.Run(new StringTensorPairVector(new String[] {}, new Tensor[] {}), new tensorflow.StringVector(), new tensorflow.StringVector("train"), outputs);

加载图表后，tensorflow.ReadBinaryProto(Env.Default(), "./example.pb", def);

是否有javacpp-presets api与init = tf.global_variables_initializer()做同样的工作？或者我可以用来初始化所有变量的任何C ++ TensorFlow api？

Answer 1

在您的Python程序中，init（tf.global_variables_initializer()的结果）是tf.Operation，传递给sess.run()时。如果在构建Python图时捕获init.name的值，则可以在运行训练步骤之前将该名称传递给Java程序中的session.Run()。

我不是100％确定javacpp-presets的API是什么样的，但我认为你可以这样做：

tensorflow.Status s = session.Run(
    new StringTensorPairVector(new String[] {}, new Tensor[] {}),
    new tensorflow.StringVector(),
    new tensorflow.StringVector(value_of_init_dot_name),
    outputs);

...其中value_of_init_dot_name是您从Python程序中获得的init.name的值。

对未初始化的变量

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