tf.initialize_all_variables()和tf.initialize_local_variables()的区别是什么？

Question

我正在审查这个例子中的代码：fully_connected_reader.py

我对第147行和148行感到困惑：

init_op = tf.group(tf.initialize_all_variables(),
                   tf.initialize_local_variables())

我不知道哪些变量是所有变量，哪些是局部变量。有什么想法吗？

- C. Wang

Answer 1

tf.initialize_all_variables()是tf.initialize_variables(tf.all_variables())的简写，tf.initialize_local_variables()是tf.initialize_variables(tf.local_variables())的简写。分别初始化了在GraphKeys.VARIABLES和GraphKeys.LOCAL_VARIABLE集合中的变量。

GraphKeys.LOCAL_VARIABLES集合中的变量是添加到图中但不保存或恢复的变量 (来源)。

tf.Variable()默认将新变量添加到GraphKeys.VARIABLE集合中，可以通过collections=参数进行控制。

- M U

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谢谢你的答复。我该如何确定是否有任何需要初始化的本地变量？ - C. Wang

应该能够将它们绘制成图形并打印出来，这个页面有你需要的参考资料 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/GraphKeys - David Parks

Answer 2

在TF中，本地变量是指使用collections=[tf.GraphKeys.LOCAL_VARIABLES]创建的任何变量。例如：

e = tf.Variable(6, name='var_e', collections=[tf.GraphKeys.LOCAL_VARIABLES])

LOCAL_VARIABLES: 是每台机器本地的Variable对象子集，通常用于临时变量，如计数器。注意：使用tf.contrib.framework.local_variable将其添加到此集合中。

它们通常不会被保存/恢复到检查点，并用于临时或中间值。有关更详细的答案，请查看这里。

全局变量通常是由您初始化的其他任何变量。

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在新版本的TF中，应使用tf.global_variables_initializer()，tf.local_variables_initializer()，因为之前的函数已被弃用。

- Salvador Dali

Answer 3

• GLOBAL_VARIABLES

用于收集全局变量对象（在多台机器之间共享）。除了本地变量，这是所有变量的默认收集方式。

• LOCAL_VARIABLES

用于收集本地变量对象，这些变量仅限于本地机器使用，不会被保存或恢复。

- Guangcong Liu