TensorFlow 中初始化变量的标准方法是
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
经过一段时间的学习后，我创建了一组新的变量，但是一旦初始化它们，它就会重置所有现有的变量。目前我的解决方法是保存我需要的所有变量，然后在 tf.initalize_all_variables 调用后重新应用它们。这可行，但有点丑陋和笨重。我在文档中找不到类似的东西......
有谁知道有什么好方法来初始化未初始化的变量吗？
没有优雅的方法来枚举图中未初始化的变量。但是，如果您有权访问新的变量对象，我们称它们为v_6, v_7, and v_8-您可以使用有选择地初始化它们tf.initialize_variables() https://www.tensorflow.org/versions/0.6.0/api_docs/python/state_ops.html#initialize_variables:
init_new_vars_op = tf.initialize_variables([v_6, v_7, v_8])
sess.run(init_new_vars_op)
* 可以使用试错过程来识别未初始化的变量，如下所示：
uninitialized_vars = []
for var in tf.all_variables():
try:
sess.run(var)
except tf.errors.FailedPreconditionError:
uninitialized_vars.append(var)
init_new_vars_op = tf.initialize_variables(uninitialized_vars)
# ...
...但是，我不会容忍这种行为:-)。
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