如何確保tf.Variable在使用其值時已初始化？

如何獲得變量的當前值，同時確保它已被初始化？ tf.Variable.initialized_value()對初始值設定項有依賴性，每次訪問時都會導致變量重置爲初始值。爲了防止變量被重置，我試圖用tf.cond()和tf.is_variable_initialized()作爲謂詞。然而，這並不工作，因爲條件的真實分支需要的變量進行初始化，即使假分支有效：如何確保tf.Variable在使用其值時已初始化？

import tensorflow as tf 

def once_initialized_value(variable): 
    return tf.cond(
     tf.is_variable_initialized(variable), 
     lambda: variable.value(), 
     lambda: variable.initialized_value()) 

a = tf.Variable(42, name='a') 
b = tf.Variable(once_initialized_value(a), name='b') 

sess = tf.Session() 
sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
print(sess.run(b)) # Error: Attempting to use uninitialized value a

來源

2017-03-07 danijar

我想你可以在下面的帖子找到了幾個很好的答案：http://stackoverflow.com/questions/35164529/in-tensorflow-is-there-any-辦法對剛剛初始化-U ninitialised變量 – Ali

使用initialized_value()方法上Variable類： https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.5/tensorflow/python/ops/variables.py#L533

從文檔字符串：

# Initialize 'v' with a random tensor. 
v = tf.Variable(tf.truncated_normal([10, 40])) 
# Use `initialized_value` to guarantee that `v` has been 
# initialized before its value is used to initialize `w`. 
# The random values are picked only once. 
w = tf.Variable(v.initialized_value() * 2.0)

來源

2018-02-23 04:45:55

如何確保tf.Variable在使用其值時已初始化？

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