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Tf.get_variableとTensorFlowのnumpy値で変数を初期化する方法は？

ネットワーク上の変数の一部をnumpy値で初期化したかった。例のために考慮してください：

init=np.random.Rand(1,2)
tf.get_variable('var_name',initializer=init)

私がそれを行うとエラーが発生します：

ValueError: Shape of a new variable (var_name) must be fully defined, but instead was <unknown>.

なぜ私はそのエラーを受け取っているのですか？

それを修正するために、私はやってみました：

tf.get_variable('var_name',initializer=init, shape=[1,2])

さらに奇妙なエラーが発生しました：

TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable

ドキュメントと例 を読んでみましたが、実際には役に立ちませんでした。

TensorFlowのget_variableメソッドでnumpy配列で変数を初期化することはできませんか？

pythonnumpytensorflow
22
Pinocchio

以下の作品：

init = tf.constant(np.random.Rand(1, 2))
tf.get_variable('var_name', initializer=init)

get_variableのドキュメントは確かに少し欠けています。参照用に、initializer引数はTensorFlow Tensorオブジェクト（numpy値に対してtf.constantを呼び出すことで構築できます）、またはshapeとdtypeの2つの引数をとる「呼び出し可能」。返される値の形状とデータ型。繰り返しになりますが、「呼び出し可能」メカニズムを使用したい場合は、次のように記述できます。

init = lambda shape, dtype: np.random.Rand(*shape)
tf.tf.get_variable('var_name', initializer=init, shape=[1, 2])
37
keveman

@kevemanよく回答し、補足として、tf.get_variable（ 'var_name'、initializer = init）の使用法があります。包括的な例。

import numpy as np
import tensorflow as tf

value = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
# value = np.array(value)
# value = value.reshape([2, 4])
init = tf.constant_initializer(value)

print('fitting shape:')
tf.reset_default_graph()
with tf.Session() :
    x = tf.get_variable('x', shape = [2, 4], initializer = init)
    x.initializer.run()
    print(x.eval())

    fitting shape :
[[0.  1.  2.  3.]
[4.  5.  6.  7.]]

print('larger shape:')
tf.reset_default_graph()
with tf.Session() :
    x = tf.get_variable('x', shape = [3, 4], initializer = init)
    x.initializer.run()
    print(x.eval())

    larger shape :
[[0.  1.  2.  3.]
[4.  5.  6.  7.]
[7.  7.  7.  7.]]

print('smaller shape:')
tf.reset_default_graph()
with tf.Session() :
    x = tf.get_variable('x', shape = [2, 3], initializer = init)

    * <b>`ValueError`< / b > : Too many elements provided.Needed at most 6, but received 8

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/constant_initializer

10
Nezha

変数が既に作成されている場合（つまり、何らかの複雑な関数から）、loadを使用します。

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/Variable#load

x_var = tf.Variable(tf.zeros((1, 2), tf.float32))
x_val = np.random.Rand(1,2).astype(np.float32)

sess = tf.Session()
x_var.load(x_val, session=sess)

# test
assert np.all(sess.run(x_var) == x_val)
4
James D