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:
-
فهم سلوك tf.cond في TensorFlow02/02/2024
-
فهم ربط ثنائي الاتجاه في RxSwift29/02/2024
pythoninit = 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:
pythoninit = 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.
المزيد من المعلومات
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:
pythoninit = 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.