tf中assign()函数可用于对变量进行更新包括变量的value和shape。

涉及以下函数:

  • tf.assign(ref, value, validate_shape = None, use_locking = None, name=None)
  • tf.assign_add(ref, value, use_locking = None, name=None)
  • tf.assign_sub(ref, value, use_locking = None, name=None)
  • tf.variable.assign(value, use_locking=False)
  • tf.variable.assign_add(delta, use_locking=False)
  • tf.variable.assign_sub(delta, use_locking=False)

这6个函数本质上是一样的,都是用来对变量值进行更新,其中tf.assign还可以更新变量的shape。

解释一下它们的意思:tf.assign是用value的值赋给ref,这种赋值会覆盖掉原来的值,即更新而不会创建一个新的tensor。tf.assign_add相当于ref=ref+value来更新ref。tf.assign_sub相当于ref=ref-value来更新ref。tf.variable.assign相当于tf.assign(ref, value)。同理tf.variable.assign_add和tf.variable.assign_sub。

下面对tf.assign函数进行详细说明。

tf.assign(ref, value, validate_shape = None, use_locking = None, name=None)

args:

  • ref:一个可变的张量。应该来自变量节点,节点可能未初始化,参考下面的例子。
  • value:张量。必须具有与 ref 相同的类型。是要分配给变量的值。
  • validate_shape:一个可选的 bool。默认为 True。如果为 true, 则操作将验证 "value" 的形状是否与分配给的张量的形状相匹配;如果为 false, "ref" 将对 "值" 的形状进行引用。
  • use_locking:一个可选的 bool。默认为 True。如果为 True, 则分配将受锁保护;否则, 该行为是未定义的, 但可能会显示较少的争用。
  • name:操作的名称(可选)。

返回:

一个在赋值完成后将保留 "ref" 新值的张量。

现在举三个例子,说明三个问题:

例子1:assign操作会初始化相关的节点,并不需要tf.global_variables_initializer()初始化,但是并非所有的节点都会被初始化。

#-*-coding:utf-8-*-
import tensorflow as tf
import numpy as np weights=tf.Variable(tf.random_normal([1,2],stddev=0.35),name="weights")
biases=tf.Variable(tf.zeros([3]),name="biases")
x_data = np.float32(np.random.rand(2, 3)) # 随机输入2行3列的数据 y = tf.matmul(weights, x_data) + biases update=tf.assign(weights,tf.random_normal([1,2],stddev=0.50))#正确
#update=weights.assign(tf.random_normal([1,2],stddev=0.50))#正确,和上句意义相同 #init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess:
#sess.run(init)
for _ in range(2):
sess.run(update)
print(sess.run(weights))#正确,因为assign操作会初始化相关的节点
print(sess.run(y))#错误,因为使用了未初始化的biases变量

例子2:tf.assign()操作可以改变变量的shape,只需要令参数validate_shape=False,默认为True。

#-*-coding:utf-8-*-

import tensorflow as tf
x = tf.Variable(0)
y = tf.assign(x, [5,2], validate_shape=False)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print (sess.run(x))#输出0
print (sess.run(y))#输出[5 2]
print (sess.run(x))#输出[5 2]

例子3:assign都会在图中产生额外的操作,可用tf.Variable.load(value, session)实现从图外赋值不产生额外的操作。

#-*-coding:utf-8-*-

import tensorflow as tf
x = tf.Variable(0)
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(x)) # 输出 0
x.load(5, sess)
print(sess.run(x)) # 输出 5

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