はじめてのTensorFlow 「Variables: 生成、初期化、保存と復元」その2

原文:
Variables: Creation, Initialization, Saving, and Loading
https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/how_tos/variables/index.html#variables-creation-initialization-saving-and-loading

Initialization

変数の初期化は、他の操作を行う前に明確に実行する必要があります。モデルを使用する前にすべての変数を初期化を実行して下さい。

チェックポイントファイルから変数の値を復元することもできます（以下を参照）
変数を初期化するには、tf.global_variables_initializer()を使用します。
モデルを完全に生成してセッションを起動した後にのみ、そのオペレーションを実行してください。

# Create two variables.
weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35),
                      name="weights")
biases = tf.Variable(tf.zeros([200]), name="biases")
...
# Add an op to initialize the variables.
init_op = tf.global_variables_initializer()

# Later, when launching the model
with tf.Session() as sess:
  # Run the init operation.
  sess.run(init_op)
  ...
  # Use the model
  ...

Initialization from another Variable

他の変数の初期値で変数を初期化することも可能です。tf.global_variables_initializerによって追加された演算子はすべての変数を並列に初期化するので、必要なときは注意して下さい。

他の変数の値から変数を初期化は変数のinitialized_value()プロパティを使います。初期化された値は、新しい変数の初期値として直接使用することも、他のテンソルとして使用して新しい変数の値を計算することもできます。

# Create a variable with a random value.
weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35),
                      name="weights")
# Create another variable with the same value as 'weights'.
w2 = tf.Variable(weights.initialized_value(), name="w2")
# Create another variable with twice the value of 'weights'
w_twice = tf.Variable(weights.initialized_value() * 2.0, name="w_twice")

Custom Initialization

tf.global_variables_initializerは、モデル内のすべての変数を初期化するための演算子を追加します。 また、初期化する変数の明示的なリストを渡すこともできます。 変数が初期化されているかどうかのチェックなど、その他のオプションについては変数ドキュメントを参照してください。