从张量对象(不是 tf.Variable)初始化 tf.Variable
Initializing tf.Variable from a Tensor Object (not a tf.Variable)
我正在尝试从张量对象初始化 tf.Variable
。通常,从另一个 tf.Variable
你只是简单地使用了 initialized_value()
但如果你制作一个张量对象,这不起作用:
a = tf.constant([4,5,6])
b = tf.Variable(a.initialized_value())
我试过 b = tf.Variable(a)
但在 initialize_all_variables()
变成 运行 时,tensorflow 要求填充一个占位符,这是不正确的。
我首先这样做的原因是@mrry 建议将 tf.Variable 放入 tf.gather
的 params 参数中以帮助加快速度。
感谢您的反馈!
这似乎有效
a = tf.constant([4,5,6])
b = tf.Variable(a)
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.initialize_all_variables())
print b.eval()
我正在尝试从张量对象初始化 tf.Variable
。通常,从另一个 tf.Variable
你只是简单地使用了 initialized_value()
但如果你制作一个张量对象,这不起作用:
a = tf.constant([4,5,6])
b = tf.Variable(a.initialized_value())
我试过 b = tf.Variable(a)
但在 initialize_all_variables()
变成 运行 时,tensorflow 要求填充一个占位符,这是不正确的。
我首先这样做的原因是@mrry 建议将 tf.Variable 放入 tf.gather
的 params 参数中以帮助加快速度。
感谢您的反馈!
这似乎有效
a = tf.constant([4,5,6])
b = tf.Variable(a)
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.initialize_all_variables())
print b.eval()