Question

在以下情况中使用tf.variables_initializer时遇到问题：

counter = tf.Variable(0, name='counter')
#1 counter = tf.assign_add(counter, 1)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.variables_initializer([counter]))
    #2 sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(counter))
    print(sess.run(counter))

原样，此代码段会运行，但当然counter不计算在内。如果标记为#1的行已取消注释，则会出现以下错误：

AttributeError：'Tensor'对象没有属性'initializer'

如果标记为#2的行被取消注释并且注释了tf.variables_initializer的行，则例程将正常运行（并计数）。但我不能在我的实际代码中使用tf.global_variables_initalizer，因为我正在从检查点文件中恢复许多变量。

在这种情况下，初始化counter的正确方法是什么？

Answer 1

问题是，行counter = tf.assign_add(counter, 1)会覆盖您的counter变量。以下是否解决了您的问题？

    counter = tf.Variable(0, name='counter', trainable=False)
    increment_counter = tf.assign_add(counter, 1)
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.variables_initializer([counter]))
        print('Orig counter state:')
        print(sess.run(counter))
        _ = sess.run(increment_counter)
        _ = sess.run(increment_counter)
        print('Final counter state:')
        print(sess.run(counter))

在TF 1.0.0中命名变量初始化

1 个答案: