我想在 Tensorflow 中使用 MomentumOptimizer。然而，由于这个优化器使用了一些内部变量，试图在不初始化这个变量的情况下使用它会产生错误:
FailedPreconditionError(see above for traceback): Attempting to use uninitialized valueVariable_2/Momentum
这可以通过初始化所有变量来轻松解决，例如使用
tf.global_variables_initializer().run()
但是，我不想初始化 所有 变量 - 只有优化器的变量。有没有办法做到这一点？
最佳答案
当前的两个答案都可以通过使用“Momentum”字符串过滤变量名来工作。但这在两个方面都很脆弱:
幸运的是，tensorflow 的抽象 Optimizer 类有一个机制，这些额外的优化器变量被称为 "slots" ，您可以使用 get_slot_names() 获取优化器的所有插槽名称方法:
opt = tf.train.MomentumOptimizer(...)
print(opt.get_slot_names())
# prints ['momentum']
您可以使用 get_slot(var, slot_name) 获取与特定(可训练)变量 v 的槽对应的变量方法:
opt.get_slot(some_var, 'momentum')
将所有这些放在一起，您可以创建一个初始化优化器状态的操作，如下所示:
var_list = # list of vars to optimize, e.g.
# tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES)
opt = tf.train.MomentumOptimizer(0.1, 0.95)
step_op = opt.minimize(loss, var_list=var_list)
reset_opt_op = tf.variables_initializer([opt.get_slot(var, name) for name in opt.get_slot_names() for var in var_list])
这实际上只会重置正确的变量，并在优化器中保持稳健。
除了一个unfortunate caveat :AdamOptimizer。那个人还保留了一个计数器来记录它被调用的频率。这意味着无论如何你都应该认真思考你在这里所做的事情，但为了完整起见，你可以将它的额外状态作为 opt._get_beta_accumulators() 来获取。返回的列表应添加到上述 reset_opt_op 行中的列表中。
关于python - 如何在 Tensorflow 中仅初始化优化器变量？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41533489/
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