python - tensorflow尝试在类中使用未初始化的值W

Question

作为我的问题，我定义了一个类。在 init 中，我新了一些 tf 值。并初始化全局，初始化本地。即使在主脚本中也是如此。

class DNN():
    def __init__(self):
        kernel_shape = [3,3]
        self.c11w = tf.Variable(tf.truncated_normal(kernel_shape + [3, 64], stddev=0.1), name = 'W'))
        with tf.Session() as sess:
            sess.run(tf.global_variables_initializer())
            sess.run(tf.local_variables_initializer())

像这样。并且出现未初始化的错误。所以我调用 tf.report_uninitialized_variables()，只是空的。

所以，我想知道为什么以及如何，非常感谢。

Answer 1

在 TF 中，变量值仅存在于 session 中。一旦 session 关闭，就不再有任何值，因此在当前代码中，您创建变量，初始化它们，然后丢弃它们，所有这些都在构造函数中。

在 python 中将 TF 集成到 OO 代码的典型模式如下:

class MLobject():
  def __init__(self):
    self._graph = tf.Graph() # separate graph per instance
    with self._graph.as_default():
      variable_1 = ....
      ...
      self._initialiser = tf.global_variables_initializer()
    self._session = tf.Session(graph=self._graph) # store session in a field
    self._graph.finalize() # For safety, this should not be modified anymore

  def fit(self, X, y):
    self._session.run(self._initialiser)
    ... # execute training using self._session