解决TensorFlow中的FailedPreconditionError：未初始化的变量 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在本文中，我们将深入探讨并解决TensorFlow中的一个常见错误：FailedPreconditionError。这个错误通常与未初始化的变量有关。...引言 在使用TensorFlow进行深度学习模型开发时，FailedPreconditionError是一个常见的错误。它通常发生在尝试使用未初始化的变量时。...在TensorFlow中，所有变量在使用之前都必须先初始化，否则就会引发这个错误。...表格总结 错误原因 解决方法 未初始化变量 在使用变量之前调用初始化操作 初始化操作未执行 确保初始化操作在会话中成功执行 重置计算图后 重新定义变量并运行初始化操作 未来展望 随着深度学习技术的发展
虚拟变量是什么 实际场景中，有很多现象不能单纯的进行定量描述，只能用例如“出现”“不出现”这样的形式进行描述，这种情况下就需要引入虚拟变量。...模型中引入了虚拟变量，虽然模型看似变的略显复杂，但实际上模型变的更具有可描述性。...例如如下的虚拟变量： 1表示男生，则0表示女生； 1表示蒙古族，则0表示非蒙古族； 1表示清明节前，则0表示清明节后。 虚拟变量该怎样设置 构建模型时，可以利用虚拟变量进行变量区间划分。...建模数据不符合假定怎么办 构建回归模型时，如果数据不符合假定，一般我首先考虑的是数据变换，如果无法找到合适的变换方式，则需要构建分段模型，即用虚拟变量表示模型中解释变量的不同区间，但分段点的划分还是要依赖经验的累积...我很少单独使回归模型 回归模型我很少单独使用，一般会配合逻辑回归使用，即常说的两步法建模。例如购物场景中，买与不买可以构建逻辑回归模型，至于买多少则需要构建普通回归模型了。
简单运用这节课我们学习如何在 Tensorflow 中使用 Variable .在 Tensorflow 中，定义了某字符串是变量，它才是变量，这一点是与 Python 所不同的。...此步并没有直接计算)new_value = tf.add(state, one)# 将 State 更新成 new_valueupdate = tf.assign(state, new_value)如果你在...Tensorflow 中设定了变量，那么初始化变量是最重要的！！...所以定义了变量以后, 一定要定义 init = tf.initialize_all_variables() .到这里变量还是没有被激活，需要再在 sess 里, sess.run(init) , 激活...一定要把 sess 的指针指向 state 再进行 print 才能得到想要的结果！以上就是我们今天所学的 Variable 打开模式。
tf.global_variables(), sess.run(tf.global_variables())): print '\n', x, y 实例 # coding=utf-8 import tensorflow.../core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0...moving_variance:0' shape=(1,) dtype=float32_ref> [ 452.62246704] Process finished with exit code 0 法二： 指定变量名打印...tf.global_variables_initializer()) t = sess.run(output, feed_dict={input_x:i_p}) # 法二： 指定变量名打印.../core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0
今天说一下tensorflow的变量共享机制，首先为什么会有变量共享机制？ 这个还是要扯一下生成对抗网络GAN，我们知道GAN由两个网络组成，一个是生成器网络G，一个是判别器网络D。...G的任务是由输入的隐变量z生成一张图像G(z)出来，D的任务是区分G(z)和训练数据中的真实的图像（real images）。...所以这里D的输入就有2个，但是这两个输入是共享D网络的参数的，简单说，也就是权重和偏置。而TensorFlow的变量共享机制，正好可以解决这个问题。...但是我现在不能确定，TF的这个机制是不是因为GAN的提出才有的，还是本身就存在。 所以变量共享的目的就是为了在对网络第二次使用的时候，可以使用同一套模型参数。...# 先初始化 """ tensorflow.python.framework.errors_impl.
Java中变量的初始化顺序 在写一个通用的报警模块时，遇到一个有意思的问题，在调用静态方法时，发现静态方法内部对静态变量引用时，居然抛出了npe，仿佛是因为这个静态变量的初始化在静态方法被调用时，还没有触发...那么第二个问题来了，前面说到哪个问题是什么情况 最开始说到，在调用类的静态方法时，发现本该被初始化的静态成员，依然是null，从上面的分析来说，唯一的可能就是在成员变量初始化的过程中，出现了异常 那么...成员变量的初始化 测试case也比较简单，把前面的代码中的static去掉即可， 输出 a init! 1 b init! 2 gen A: 2 a init! 2 b init!...实例代码块，构造方法）-》子类实例变量（属性，实例代码块，构造方法） 相同等级的初始化的先后顺序，是直接依赖代码中初始化的先后顺序 2....注意 因此，请格外注意，在初始化代码中，请确保不会有抛出异常，如果无法把控，不妨新建一个init()方法来实现初始化各种状态，然后在代码中主动调用好了 V.
异常处理理论上有两种基本模型。Java支持终止模型，在这种模型中，假设错误非常关键，以至于程序无法返回到异常发生的地方继续执行。一旦异常被抛出，就表明错误已无法挽回，也不能回来继续执行。...长久以来，尽管程序员们使用的操作系统支持恢复模型的异常处理，但他们最终还是转向使用类似“终止模型”的代码，因为这样可以编写出更加通用性的代码。...不过值得一提的是“恢复模型”也并非一无是处，在某些情况下采用“伪恢复模型”依然可以起到对程序的恢复作用。...具体方法就是把try块放在while循环里，这样就不断地进入try块，直到得到满意的结果。
1）变量在jstl中获取的例子： <% String username="zhangsan"; pageContext.setAttribute("username",username...); %> 即：jsp 页面中中的变量在定义后，需要放置到pageContext属性中，才能被获取（当然也可以放置到request和session...、 applicatio中，这要根据实际应用来做决定，一般只是在页面中使用的化，使用pageContext就可以了）。...2）jstl变量在中获取的例子： <% String username=(String)pageContext.getAttribute
模型； 支持从HDFS扫描和加载TensorFlow模型； 提供了用于client调用的gRPC接口； TensorFlow Serving配置 当我翻遍整个TensorFlow Serving的官方文档...在model_servers的main方法中，我们看到tensorflow_model_server的完整配置项及说明如下： tensorflow_serving/model_servers/main.cc...其实TensorFlow Serving的编译安装，在github setup文档中已经写的比较清楚了，在这里我只想强调一点，而且是非常重要的一点,就是文档中提到的： Optimized build...因为模型很大，复制过程需要耗费一些时间，这可能会导致导出的模型文件已复制，但相应的meta文件还没复制，此时如果TensorFlow Serving开始加载这个模型，并且无法检测到meta文件，那么服务器将无法成功加载该模型...把它部署在Kubernetes中是那么容易，更是让人欢喜。
C++中有一些变量在如果没有赋初值会被编译器自动赋值为0，但有的变量又不会这样，而得到一个随机数，下面具体讨论一下： 首先看一下C++中的几个存储区： 1、栈区：由编译器自动分配释放 ，存放函数的参数值...3、全局区（静态区）（static）：全局变量和静态变量的存储是放在一块的，初始化的全局变量和静态变量在一块区域， 未初始化的全局变量和未初始化的静态变量在相邻的另一块区域。...在上述的几个存储区域中，如果定义在全局区的变量没有被用户初始化的话，编译器会自动将其初始化为0。 这里要非常注意定义两个字而不是声明。...结论：一些全局变量(不管用没用static修饰)或者是使用static中修饰的局部变量在定义的时候都会被编译器自动初始化为0，而在声明的时候任何变量都不会被编译器自动初始化。...如static int num;如果放在函数中的任何位置都会被隐式的初始化为0，但是如果是在类的声明中这样写就不会有值。
———- 而在TensorFlow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage 来实现滑动平均模型，在采用随机梯度下降算法训练神经网络时，使用其可以提高模型在测试数据上的健壮性...TensorFlow下的 tf.train.ExponentialMovingAverage 需要提供一个衰减率decay。该衰减率用于控制模型更新的速度。...该衰减率用于控制模型更新的速度，ExponentialMovingAverage 对每一个待更新的变量（variable）都会维护一个影子变量（shadow variable）。...在滑动平滑模型中， decay 决定了模型更新的速度，越大越趋于稳定。实际运用中，decay 一般会设置为十分接近 1 的常数（0.999或0.9999）。...用一段书中代码带解释如何使用滑动平均模型： import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32)//初始化v1变量 step =
Tensorflow 是当前最流行的机器学习框架，它自然支持这种需求。 Tensorflow 通过 tf.train.Saver 这个模块进行数据的保存和恢复。它有 2 个核心方法。...假设我们程序的计算图是 a * b + c ? a、b、d、e 都是变量，现在要保存它们的值，怎么用 Tensorflow 的代码实现呢？...并且，程序代码有打印变量存储时本身的值。 a -1.723781 b 0.387082 c -1.321383 e -1.988627 现在编写程序代码让它恢复这些值。 数据的恢复 同样很简单。...当调用 Saver.restore() 时，不需要初始化所需要的变量。 大家可以仔细比较保存时的代码，和恢复时的代码。 运行程序后，会在控制台打印恢复过来的变量。...上面是最简单的变量保存例子，在实际工作当中，模型当中的变量会更多，但基本上的流程不会脱离这个最简化的流程。
模型的保存和恢复 1、保存整个模型 2、仅仅保存模型的架构（框架） 3、仅仅保存模型的权重 4、在训练期间保存检查点 1、保存整个模型 1）整个模型保存到一个文件中，其中包含权重值，模型配置以及优化器的配置...，这样，您就可以为模型设置检查点，并稍后从完全相同的状态进行训练，而无需访问原始代码 2）在keras中保存完全可以正常的使用模型非常有用，您可以在tensorflow.js中加载他们，然后在网络浏览器中训练和运行它们...3）keras中使用HDF5标准提供基本的保存格式 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...（框架） 有时候我们只对模型的架构感兴趣，而无需保存权重值或者是优化器，在这种情况下，可以仅仅保存模型的配置 模型的整体的架构情况，返回一个json数据，就是一个模型的架构 json_config=model.to_json...在训练期间训练结束时候自动保存检查点，这样一来，您便可以使用经过训练的模型，而无需重新训练该模型，或者是从上次暂停的地方继续训练，以防止训练过程终端 回调函数：tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint
’查看TensorFlow中checkpoint内变量的几种方法：查看ckpt中变量的方法有三种：在有model的情况下，使用tf.train.Saver进行restore使用tf.train.NewCheckpointReader...使用tools里的freeze_graph来读取ckpt注意：如果模型保存为.ckpt的文件，则使用该文件就可以查看.ckpt文件里的变量。...基于model来读取ckpt文件里的变量首先建立model从ckpt中恢复变量with tf.Graph().as_default() as g: #建立model images, labels =...eval_data) logits = cifar10.inference(images) top_k_op = tf.nn.in_top_k(logits, labels, 1) #从ckpt中恢复变量...Saver里指定要恢复的变量 save_path = 'ckpt的路径' saver.restore(sess, save_path) # 从ckpt中恢复变量注意：基于model来读取ckpt中变量时
——《孟子·离娄下》 代码很简单 如下即可，这里的'Achao'是为了防止编译报错 var data = /*[[${data
本文中，作者在 MNIST 上对这两类生成模型的性能进行了对比测试。...KL(A,B) 是分布 B 到 A 的 KL 散度。 由于损失函数中还有其他项，因此存在模型生成图像的精度和本征向量的分布与单位高斯分布的接近程度之间存在权衡（trade-off）。...代码只是从先验分布中对本征变量的噪声采样。有很多种方法可以克服该挑战，包括：使用 VAE 对本征变量进行编码，学习数据的先验分布。...上述 Python 损失函数在 TensorFlow 中的实现： def VAE_loss(true_images, logits, mean, std): """ Args...VAE（125）和 GAN（368）训练的最终结果 ? 显然，VAE 生成的图像与 GAN 生成的图像相比，前者更加模糊。这个结果在预料之中，因为 VAE 模型生成的所有输出都是分布的平均。
一、写在前面 界面控件的初始化一般通过 findViewByid 来查找绑定再强制转换，这项工作只是个纯体力活没有任何营养，一般常用的是使用匿名内部类的方式： 首先需要获取到 layout 中布局页面的...Button控件中指定的Id: android:id=""; 之后为这样按钮绑定监听器，使用匿名内部类的方式，代码如下: button = (Button)findViewById(R.id.button1...android:layout_centerHorizontal="true" android:onClick="login" android:text="登录" /> 在xml...内为控件指定后，在MainActivity类中创建相对应的方法： public void login(View view){ Toast.makeText(MainActivity.this,...ToggButton、CheckBox的控件 在xml内： android:onClick="check" <ToggleButton android:id="@+id/tg_oncheck
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...进入Anaconda Prompt控制台 查看python版本 Python –version 创建TensorFlow环境 Conda create –name tensorflow2.0 python...==3.7 激活该环境 Activate tensorflow2.0 下载TensorFlow pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow==...2.4.0 查看 conda list 测试 python import tensorflow as tf 查看tensorflow版本 pip show tensorflow 卸载anaconda...sudo pip uninstall protobuf sudo pip uninstall tensorflow 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/152143
前言 经常有小伙伴在编写程序时因为变量未进行初始化而导致bug的出现。在平时编写程序时你是否在定义变量时有初始化的良好习惯？如果没有，那么你知道不同存储类型的变量默认的初始值是什么吗？...如果变量在定义时没有初始化，你是否遇到由此引起的程序bug？那么今天我们来聊一聊在C编程当中变量的初始化。...register：一般经常被使用的的变量可以设置成寄存器变量，会被存储在寄存器中，计算速度远快于存在内存中的非 register 变量。...，其初始化的顺序没有任何的保证，因此对不同编译单位里的全局变量，在它们的初始化顺序之间建立依赖性都是不明智的。...也可以不指定维数值 int ia[]={0,1,2}; char buf[10] = {'\0'}; 总结 在平时的编程中我们要养成良好的编程习惯，定义变量的同时进行初始化，这样会减少程序出现
Q 题目 在Oracle中，实例恢复和介质恢复的区别是什么？ A 答案 Redo日志是Oracle为确保已经提交的事务不会丢失而建立的一种机制。...在传统恢复方式中，因介质失败破坏了数据文件之后，可以在数据库、表空间和数据文件上执行完全介质恢复。...不完全恢复不一定在原有的数据库环境执行，可以在测试环境下执行不完全恢复，将找回的数据再重新导入生产库中。不完全恢复根据备份情况恢复到与指定时间、日志序列号和SCN具有一致性的数据，之后的数据都将丢失。...当恢复完成后，使用RESTLOGS选项打开数据库，将重新初始化联机Redo日志，创建一个新的日志序列号流，日志序列号从1开始，RESETLOGS之后的SCN还是在递增。...但是，这些数据文件可能还包含未提交的更改，要么是在实例失败前保存到数据文件中的，或者是在前滚过程中引入的。
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