كيفية تهيئة متغير باستخدام tf.get_variable وقيمة NumPy في TensorFlow

عند استخدام tf.get_variable في TensorFlow لتهيئة متغير باستخدام قيمة من NumPy، يجب تحديد شكل المتغير بشكل صحيح. الخطأ الذي تواجهه يحدث لأن TensorFlow يحتاج إلى معرفة شكل المتغير بالضبط قبل إنشائه.

في الكود الأول الذي كتبته:

pythonCopy code
init = np.random.rand(1, 2)
tf.get_variable('var_name', initializer=init)

لم تقم بتحديد شكل المتغير، مما أدى إلى حدوث الخطأ الذي ذكرته. لتصحيحه، يمكنك تحديد شكل المتغير مثل هذا:

pythonCopy code
init = np.random.rand(1, 2)
tf.get_variable('var_name', shape=(1, 2), initializer=tf.constant_initializer(init))

بهذا التحديد، يتم تهيئة المتغير باستخدام القيمة من NumPy بنجاح.

بالطبع! في TensorFlow، tf.get_variable يستخدم لإنشاء متغيرات مشتركة (shared variables)، وهي متغيرات تُستخدم عبر عدة مكامن (scopes) بدلاً من إنشاء متغير جديد في كل مرة. عند استخدام tf.get_variable، يتم فحص ما إذا كان المتغير موجودًا بالفعل، وإذا لم يكن كذلك، يتم إنشاؤه. لهذا السبب، يجب تحديد شكل المتغير قبل إنشائه.

يمكنك أيضًا استخدام tf.Variable بدلاً من tf.get_variable لإنشاء متغير باستخدام NumPy، مثل هذا:

pythonCopy code
init = np.random.rand(1, 2)
var = tf.Variable(init, name='var_name')

ومن المهم أن تتأكد من تحديد شكل المتغير بشكل صحيح عند استخدام tf.Variable أيضًا.