永久更新tensorflow-java中的变量(在推理期间)
我已经使用python-tensorflow训练了一个模型，我想在java-tensorflow中进行推断。我已经将训练好的模型/图加载到Java中。在此之后，我想永久更新图中的一个变量。我知道python中的tf.variable.load(value,session)函数可以用来更新变量的值。我想知道Java中是否有类似的方法。
到目前为止，我已经尝试了以下几种方法。
// g and s are loaded graphs and sessions respectively
s.runner().feed(variableName,updatedTensorValue)但上面的代码行仅在同一行中执行的fetch调用期间对variableName使用updatedTensorValue。
g.opBuilder("Assign",variableName).setAttr("value",updatedTensorValue).build();上面这行代码不是更新值，而是试图将相同的变量添加到图中，因此抛出了一个异常。
除了永久更新图形中的变量之外，我还可以在所有fetch调用期间始终调用feed(variableName,updatedTensorValue)方法。我将在几个实例上运行推理代码，所以我想知道这个额外的feed调用需要额外的时间。
谢谢
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-04-17 09:13:22
在TensorFlow中做大多数事情的方法是执行一个操作。您尝试运行Assign操作是正确的，但是错误地调用了它，因为要分配的value不是Assign操作的“属性”，而是一个输入张量。(请参阅原始的definition of the operation，但无可否认，除非您熟悉TensorFlow的内部结构，否则很难理解该定义)。
但是，您不需要在Java中向图形中添加操作来完成此操作。相反，您可以做Python语言中tf.Variable.load所做的事情--执行tf.Variable.initializer操作，输入输入值。
例如，考虑使用Python构建的以下图表：
import tensorflow as tf
var = tf.Variable(1.0, name='myvar')
init = tf.global_variables_initializer()
# Save the graph and write out the names of the operations of interest
tf.train.write_graph(tf.get_default_graph(), '/tmp', 'graph.pb', as_text=False)
print('Init all variables: ', init.name)
print('myvar.initializer: ', var.initializer.name)
print('myvar.initializer.inputs[1]:', var.initializer.inputs[1].name)现在，我们在Java中复制Python var.load()的行为，将值3.0赋值给变量，如下所示：
try (Tensor<Float> newValue = Tensors.create(3.0f)) {
s.runner()
.feed("myvar/initial_value", newVal) // myvar.initializer.inputs[1].name
.addTarget("myvar/Assign") // myvar.initializer.name
.run();
}希望这能有所帮助。
https://stackoverflow.com/questions/49801711
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