Tensorflow基本示例-变量初始化

Question

我有这个代码:

import tensorflow as tf
import numpy as np

data = np.random.randint(1000, size=10000)
x = tf.Variable(data, name='x')
y = tf.Variable(5*x*x-3*x+15, name='y')

model = tf.initialize_all_variables();

with tf.Session() as s:
    s.run(model)
    print (s.run(y))

我正在尝试实现与 tensorflow 变量相关的练习，但失败并出现以下错误:

Attempting to use uninitialized value x_20 [[Node: x_20/read = IdentityT=DT_INT64, _class=["loc:@x_20"], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"]]

我也尝试用常量初始化 x，但仍然失败。我在这里缺少什么？

Answer 1

我认为你对 y 的定义有点有趣。

您的代码当前创建了一个变量 y 并将其初始化为 5*x*x-3*x+15

也许您只是想说 y 的值是根据 x 的值计算出来的:

y=5*x*x-3*x+15

如果您确实想使用 x 上的表达式的初始值初始化新变量 y，那么您需要使用 x.initialized_value() :

x = tf.Variable(data, name='x')
x0 = x.initialized_value()
y = tf.Variable(5*x0*x0-3*x0+15, name='y')

您获得的回溯来自这样一个事实:初始化操作在初始化 x 之前尝试初始化 y。

.initialized_value() 方法强制执行该顺序。

参见:https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/how_tos/variables/index.html#initialization-from-another-variable