如何使用tf.train.Scaffold初始化评估的局部变量？

Question

我使用高级tf.contrib.learn.Experiment对象来交错训练和评估。但是，我面临着报告为未初始化的评估和度量模块中的局部变量的问题：

Variables not initialized: mean/total, mean/count, eval_step

我向tf.train.Scaffold提供自定义local_init_op，基本上如下所示：

scaffold = tf.train.Scaffold(
  local_init_op=tf.group(
    iterator.initializer,
    tf.tables_initializer(),
    tf.local_variables_initializer()))

（其中iterator是tf.contrib.data.Iterator。）

然后存储在tf.estimator.EstimatorSpec中，由tf.estimator.Estimator model_fn函数返回。

由于我不认为tf.local_variables_initializer()懒惰地操作，这意味着尚未创建这些变量。

那么如何初始化它们呢？

Answer 1

我找到的唯一解决方案是不使用自定义local_init_op，而是在创建所有变量时依赖Scaffold.finalize中构建的默认值。

要初始化我的iterator，我只需将其添加到TABLE_INITIALIZERS集合中：

tf.add_to_collection(tf.GraphKeys.TABLE_INITIALIZERS, iterator.initializer)