tensorflow 中的函数

Question

(原始问题已编辑) 在 Tensorflow 中，我们经常需要定义包含变量的函数，以在中间神经网络层上实现。有没有办法评估这个输出，例如:

import tensorflow as tf
def Mult(mult):
    A = tf.get_variable([2,2], initializer = tf.zeros_initializer)
    B = tf.get_variable([2,2], initializer = tf.zeros_initializer)
    return mult*tf.matmul(A,B)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    # Here we alter the variables A,B in some fashion e.g. in an optimisation algorithm
    print(Mult(A,B))

产生错误

Answer 1

代码存在几个问题。首先，由于您将变量 A 和 B 传递给函数，因此不需要在函数内初始化它们。所以这个函数应该是这样的:

def Mult(A,B):
    return tf.matmul(A,B)

接下来，您需要在初始化变量之前定义它们，因此行

sess.run(tf.global_variables_initializer())

应该在定义变量之后出现。

此外，如果你想得到Mult(A,B)的数值，你应该打印

sess.run(Mult(A,B))

而不仅仅是Mult(A,B)(因为后者只会给你一个张量对象)。

最后，您需要为您定义的变量提供一个名称。 [2,2] 是形状(函数的第二个参数)。第一个参数应该是名称。

这是更正后的代码:

import tensorflow as tf
def Mult(A,B):
    return tf.matmul(A,B)

A = tf.get_variable('A',shape=[2,2], initializer = tf.zeros_initializer)
B = tf.get_variable('B',shape=[2,2], initializer = tf.zeros_initializer)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(Mult(A,B)))

这会打印

[[ 0.  0.]
 [ 0.  0.]]