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Tensorflow 自定义loss的情况下初始化部分变量方式
脚本专栏 2024/11/3 佚名
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一般情况下，tensorflow里面变量初始化过程为：

  #variables ...........
  #..................... 
  init = tf.initialize_all_variables()
  sess.run(init)

这里 tf.initialize_all_variables() 会初始化所有的变量。

实际过程中，假设有a, b, c三个变量，其中a已经被初始化了，只想单独初始化b，c，那么：

  #variables ...
  ...
  init = tf.variables_initializer([b,c])
  sess.run(init)

此外，如果自行修改了optimizer，如下代码就会报错：

  #definition of variables a, b, c ...
  ....
  my_optimizer = tf.train.RMSProp(learning_rate = 0.1).minimize(my_cost)
  init = tf.variables_initializer([b,c])
  sess.run(init)

这是因为自己定义的optimizer会生成新的variables，但是在init里面并没有初始化，所以无法访问，会报错。解决方法如下：

  a = tf.Variables(...)      #line N
  temp = set(tf.all_variables()) 
  b = tf.Variables(...)
  c = tf.Variables(...) 
  #definition of my optimizer
  optimizer = tf.train.......
  init = tf.variables_initializer(set(tf.all_varialbles())-temp) # line M
  sess.run(init)

首先，temp = set(tf.all_variables()) 将该行(line N)代码之前的所有变量保存在temp中，接下来定义变量b, c，以及自定义的optimizer，然后 set(tf.all_varialbles()存储了改行(line M)之前的所有变量（包括optimizer生成的变量以及temp中所含的变量），set(tf.all_varialbles())-temp相减得到line N~M这几行定义的变量。

以上这篇Tensorflow 自定义loss的情况下初始化部分变量方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
Tensorflow,loss,初始化,变量
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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