我使用的是高级 tf.contrib.learn.Experiment 反对交叉培训和评估。但是，我面临评估和指标模块中的局部变量的问题，这些变量报告为未初始化:
Variables not initialized: mean/total, mean/count, eval_step
我提供自定义local_init_op至 tf.train.Scaffold 基本上看起来像这样:
scaffold = tf.train.Scaffold(
local_init_op=tf.group(
iterator.initializer,
tf.tables_initializer(),
tf.local_variables_initializer()))
(其中 iterator 是 tf.contrib.data.Iterator 。)
然后存储在 tf.estimator.EstimatorSpec 中由 tf.estimator.Estimator 返回的model_fn功能。
我不这么认为tf.local_variables_initializer()延迟操作，这意味着这些变量尚未创建。
那么如何初始化它们呢？
最佳答案
我发现的唯一解决方案是在创建所有变量时不使用自定义 local_init_op 而是依赖 Scaffold.finalize 中内置的默认解决方案。
为了初始化我的迭代器，我只需将其添加到TABLE_INITIALIZERS集合中:
tf.add_to_collection(tf.GraphKeys.TABLE_INITIALIZERS, iterator.initializer)
关于python - 如何使用 tf.train.Scaffold 初始化评估的局部变量？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45054212/