TensorFlowの日本語まとめ

TensorFlowの公式サイトに書かれている英文を英語ど素人が翻訳(日本語訳/和訳)します。 間違いがありましたら、優しく教えていただけますと幸いです。 内容を理解したら、使ってみたい。

2.初期化

モデル内の他のOPSを実行する前に、変数の初期化子は、明示的に実行する必要がありますそれを行うための最も簡単な方法は、モデルを使用する前に、そのOPすべての変数初期化子実行するOP追加し、実行することです

 

チェックポイントファイルから変数の値を代理で復元することができます。以下を参照してください

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変数初期化子を実行するためのOPを追加するためのtf.initialize_all_variables()を使ってください。あなたは完全にあなたのモデルを構築し、セッションでそれを開始した後にのみ、そのオペを実行します。

 

# Create two variables.
weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35),
                      name="weights")
biases = tf.Variable(tf.zeros([200]), name="biases")
...
# Add an op to initialize the variables.
init_op = tf.initialize_all_variables()

# Later, when launching the model
with tf.Session() as sess:
  # Run the init operation.
  sess.run(init_op)
  ...
  # Use the model
  ...

 

の変数からの初期化

あなたは時々、別の変数初期値から変数初期化する必要があります。tf.initialize_all_variables()追加されたOP並列にすべての変数を初期化するとして、あなたはこれが必要なときに注意する必要があります。他の変数initialized_value()のプロパティを使用する別の変数から新しい変数を初期化します。あなたは、新しい変数の初期値として直接初期化された値を使用するか、新しい変数の値を計算するために、他のテンソルとして使用することができます。

# Create a variable with a random value.
weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35),
                      name="weights")
# Create another variable with the same value as 'weights'.
w2 = tf.Variable(weights.initialized_value(), name="w2")
# Create another variable with twice the value of 'weights'
w_twice = tf.Variable(weights.initialized_value() * 2.0, name="w_twice")

カスタム初期化

便利な関数tf.initialize_all_variables()は、モデル内のすべての変数を初期化するためのOPを追加します。また、それを初期化する変数の明示的なリストを渡すことができます。変数が初期化されているかどうかを確認するなど、より多くのオプションのための変数のドキュメントを参照してください。

 

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(原文サイト)

Variables: Creation, Initialization, Saving, and Loading