TensorFlow使用

采用TensorFlow支持通过tf.Graph函数来生成新的向量图，代码如下：

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print ?

1. import tensorflow as tf  
2.   
3. g1 = tf.Graph()  
4. with g1.as_default():  
5.     v = tf.get_variable(  
6.         ”v”,initializer=tf.zeros_initializer(shape = [1]))  
7. g2 = tf.Graph()  
8. with g2.as_default():  
9.     v = tf.get_variable(  
10.         ”v”,initializer=tf.ones_initializer(shape = [1]))  
11.   
12. with tf.Session(graph=g1) as sess:  
13.     tf.initialize_all_variables().run()  
14.     with tf.variable_scope(“”,reuse=True):  
15.         print(sess.run(tf.get_variable(“v”)))  
16.           
17. with tf.Session(graph=g2) as sess:  
18.     tf.initialize_all_variables().run()  
19.     with tf.variable_scope(“”,reuse=True):  
20.         print(sess.run(tf.get_variable(“v”)))  

import tensorflow as tf g1 = tf.Graph() with g1.as_default(): v = tf.get_variable( “v”,initializer=tf.zeros_initializer(shape = [1])) g2 = tf.Graph() with g2.as_default(): v = tf.get_variable( “v”,initializer=tf.ones_initializer(shape = [1])) with tf.Session(graph=g1) as sess: tf.initialize_all_variables().run() with tf.variable_scope(“”,reuse=True): print(sess.run(tf.get_variable(“v”))) with tf.Session(graph=g2) as sess: tf.initialize_all_variables().run() with tf.variable_scope(“”,reuse=True): print(sess.run(tf.get_variable(“v”)))

执行后发生如下错误：

解决办法：因为上述代码写法是TensorFlow旧版本的写法，将Line6 和Line10 改如下如下可以实现代码的正常运行：

v = tf.get_variable(“v”,initializer=tf.zeros_initializer()(shape = [1]))

v = tf.get_variable( “v”,initializer=tf.ones_initializer()(shape = [1]))

输出结果如下图：

明显有一个更新提示，表示该初始化的语句也需要进行更新：

tf.initialize_all_variables().run() 变成 tf.global_variables_initializer().run()

最后输出结果：

参考链接：https://stackoverflow.com/questions/44946189/typeerror-init-got-an-unexpected-keyword-argument-shape