在TF2.0中,可以通过以下步骤来初始化tf.Module
中的变量:
import tensorflow as tf
tf.Module
的子类,并在构造函数中初始化变量:class MyModule(tf.Module):
def __init__(self):
super(MyModule, self).__init__()
self.variable = tf.Variable(initial_value=tf.zeros(shape=(10,)), name='my_variable')
在上述代码中,我们创建了一个名为MyModule
的子类,并在构造函数中使用tf.Variable
来初始化一个名为variable
的变量。
my_module = MyModule()
通过实例化MyModule
类,我们创建了一个名为my_module
的模块实例。
tf.keras.backend.get_session().run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
通过调用tf.compat.v1.global_variables_initializer()
函数来初始化模块中的变量。需要注意的是,TF2.0中使用了tf.keras
作为默认的高级API,因此我们使用tf.keras.backend.get_session().run()
来运行初始化操作。
完整的代码示例如下:
import tensorflow as tf
class MyModule(tf.Module):
def __init__(self):
super(MyModule, self).__init__()
self.variable = tf.Variable(initial_value=tf.zeros(shape=(10,)), name='my_variable')
my_module = MyModule()
tf.keras.backend.get_session().run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
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