今日在Stack Overflow上看到一个问如何只初始化未初始化的变量,有人提供了一个函数,特地粘贴过来共大家品鉴:
import tensorflow as tf def initialize_uninitialized(sess): global_vars = tf.global_variables() is_not_initialized = sess.run([tf.is_variable_initialized(var) for var in global_vars]) not_initialized_vars = [v for (v, f) in zip(global_vars, is_not_initialized) if not f] print [str(i.name) for i in not_initialized_vars] # only for testing if len(not_initialized_vars): sess.run(tf.variables_initializer(not_initialized_vars))
通过tf.global_variables()返回一个全局变量的列表global_vars, 然后以python列表解析式的方式判断全局变量列表global_vars中每个变量是否都被初始化了,并返回一个对应的True/False的布尔值列表is_not_initialized;
然后再把global_vars中的变量和布尔值列表进行打包配对,并选出没有初始化的变量的列表,得到所有未初始化变量的列表not_initialized_vars;打印出这些变量的名字;
对于这些未初始化的变量,通过会话(sess)运行tf.variables_initializer(not_initialized_vars)使所有未初始化的变量都初始化。
以上这篇tensorflow 初始化未初始化的变量实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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