Init

bookmark_border Restez organisé à l'aide des collections Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.

Enregistrez une opération comme initialiseur du graphique.

Les initialiseurs enregistrés sont ensuite regroupés en une seule unité de calcul en ajoutant et en exécutant une opération init à partir d'une session graphique. Il s'agit d'une opération sans issue s'il est exécuté lors d'une session impatiente.

Méthode d'usine pour créer une opération exécutant tous les initialiseurs d'un graphique.

Tous les initialiseurs ajoutés à un graphique via tf.initAdd sont regroupés en une seule unité de calcul dans le graphique. Cette opération doit ensuite être ajoutée à n'importe quel graphique utilisant une ou plusieurs variables et exécutée une fois avant d'exécuter le graphique afin que les états des variables soient correctement initialisés.

Lorsque le graphique est construit par le même processus qui exécute la session, les initialiseurs peuvent être invoqués en exécutant ce point de terminaison unique. Par exemple:

try (Graph g = new Graph()) {
   Variable<TInt32> x = tf.variable(tf.constant(10));  // initAdd is called implicitly
   Variable<TInt32> y = tf.variable(tf.constant(20));  // idem
   Add<TInt32> z = tf.math.add(x, y);

   try (Session s = new Session(g)) {
     s.run(tf.init());  // initialize all variables

     try (TInt32 t = (TInt32)s.runner().fetch(z).run().get(0)) {
       assertEquals(30, t.data().getInt());
     
   }
 }
 }

Lorsque le graphique est construit par un processus distinct, les initialiseurs peuvent être invoqués en exécutant l'opération d'initialisation par son nom, qui est par défaut DEFAULT_NAME . Par exemple:

// Building the model
 try (Graph g = new Graph()) {
   Variable<TInt32> x = tf.variable(tf.constant(10));  // initAdd is called implicitly
   Variable<TInt32> y = tf.variable(tf.constant(20));  // idem
   Add<TInt32> z = tf.withName("z").math.add(x, y);

   tf.init();  // add variables initializers to the graph, as Init.DEFAULT_NAME
   // ...exporting graph as a saved model...
 

 ...

 // Running the model
 try (SavedModelBundle model = SavedModelBundle.load("/path/to/model", "train")) {
   model.session().run(Init.DEFAULT_NAME);

   try (TInt32 t = (TInt32)s.runner().fetch("z").run().get(0)) {
     assertEquals(30, t.data().getInt());
   }
 }
 }