如何在tensorflow訪問一個單獨的函數創建的代碼興趣

行變量優化之後是多個哈希（＃）符號如何在tensorflow訪問一個單獨的函數創建的代碼興趣

爲了理解的目的我運行在tensorflow簡單線性迴歸。使用的代碼IM是：

def generate_dataset(): 
#y = 2x+e where is the normally distributed error 
x_batch = np.linspace(-1,1,101) 
y_batch = 2*x_batch +np.random.random(*x_batch.shape)*0.3 
return x_batch, y_batch 

def linear_regression(): ################## 
x = tf.placeholder(tf.float32, shape = (None,), name = 'x') 
y = tf.placeholder(tf.float32, shape = (None,), name = 'y') 
with tf.variable_scope('lreg') as scope: ################ 
    w = tf.Variable(np.random.normal()) ################## 
    y_pred = tf.multiply(w,x) 
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y)) 
return x,y, y_pred, loss 
def run(): 
x_batch, y_batch = generate_dataset() 
x, y, y_pred, loss = linear_regression() 
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.2).minimize(loss) 

init = tf.global_variables_initializer() 
with tf.Session() as session: 
    session.run(init) 
    feed_dict = {x: x_batch, y: y_batch} 
    for _ in range(30): 
     loss_val, _ = session.run([loss, optimizer], feed_dict) 
     print('loss:', loss_val.mean()) 
    y_pred_batch = session.run(y_pred, {x:x_batch}) 

    print(tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES)) ############ 
    print(session.run(fetches = [w])) ############# 
run()

我不能似乎能夠獲取變量（它實際上是一個運算？）的值「W」與取回調用任一「W」或「LREG/w'，如果我理解正確的是由於'w'在linear_regression（）中定義的事實，並且它不借助其名稱空間來運行（）。但是，我可以通過對其變量名'lreg/vairable：0'的訪問來訪問'w'。優化器工作得很好並且更新被完美應用

優化器如何訪問'w'並應用更新，如果您能夠讓我深入瞭解'w'如何在linear_regression（）並運行（）

來源

2017-09-25 Nitin

您創建的每個操作和變量都是張量流graph中的一個節點。當你沒有明確地創建一個圖，就像你的情況一樣，那麼就會使用一個默認圖。

此行將w添加到默認圖形。

w = tf.Variable(np.random.normal())

此行訪問圖以進行計算

loss_val, _ = session.run([loss, optimizer], feed_dict)

您可以檢查圖這樣

tf.get_default_graph().as_graph_def()

來源

2017-09-25 16:56:39 Aaron

非常感謝你的反應。我有一個後續問題：爲什麼從run（）運行時拋出一個錯誤print（session.run（fetches = [w]））？ NameError：名稱'w'未定義。想要提醒你print（session.run（fetches = ['lreg/variable：0']）取得'w'的值 – Nitin

你必須保持python變量和tensorflow變量分離在你的腦海中。 Tensorflow圖有一個名爲w的變量，並不意味着python在當前範圍內有一個名爲w的變量。 – Aaron

如何在tensorflow訪問一個單獨的函數創建的代碼興趣

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