运行为未初始化的变量导入 TensorFlow 图失败

Question

我正在尝试运行在 java 中使用 TensorFlow javacpp-presets 进行 TensorFlow 训练。我使用 tf.train.write_graph(sess.graph_def, '.', 'example.pb', as_text=False) 生成了一个 .pb 文件，如下所示。

import tensorflow as tf
import numpy as np

x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = x_data * 0.1 + 0.3
Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0), name='Weights')
biases = tf.Variable(tf.zeros([1]), name='biases')
y = Weights * x_data + biases
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) #compute the loss
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)
train = optimizer.minimize(loss, name='train')
init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
   print(sess.run(Weights), sess.run(biases))
   tf.train.write_graph(sess.graph_def, '.', 'example.pb', as_text=False)

我得到了：

Exception in thread "main" java.lang.Exception: Attempting to use uninitialized value Weights"

当我运行:

tensorflow.Status s = session.Run(new StringTensorPairVector(new String[] {}, new Tensor[] {}), new tensorflow.StringVector(), new tensorflow.StringVector("train"), outputs);

加载图表后，tensorflow.ReadBinaryProto(Env.Default(), "./example.pb", def);

有没有javacpp-presetsapi做和init = tf.global_variables_initializer()一样的工作？
或者我可以用来初始化所有变量的任何 C++ TensorFlow api？

Answer 1

在您的 Python 程序中，init（tf.global_variables_initializer() 的结果）是一个 tf.Operation，当传递给 sess.run() 时。如果您在构建 Python 图时捕获 init.name 的值，则可以在运行训练步骤之前将该名称传递给 Java 程序中的 session.Run()。

我不是 100% 确定 javacpp-presets 的 API 是什么样子，但我认为您可以这样做：

tensorflow.Status s = session.Run(
    new StringTensorPairVector(new String[] {}, new Tensor[] {}),
    new tensorflow.StringVector(),
    new tensorflow.StringVector(value_of_init_dot_name),
    outputs);

...其中 value_of_init_dot_name 是您从 Python 程序获得的 init.name 的值。

运行 为未初始化的变量导入 TensorFlow 图失败

Run importing TensorFlow graph fails for uninitialized variables

tensorflow

javacpp

运行为未初始化的变量导入 TensorFlow 图失败