На официальном сайте Tensorflow он дает объяснения функций tf.initialize_all_variables() и tf.global_variables_initializer(), как следует
tf.initialize_all_variables():
Возвращает op, который инициализирует все переменные.
tf.global_variables_initializer():
Добавляет op для инициализации всех переменных в модели
Кажется, что оба могут использоваться для инициализации всех переменных в графах. Можем ли мы использовать эти две функции в обмене? Если нет, каковы будут различия?
К сожалению, вы забыли прочитать важную строку в документации tf.initialize_all_variables.
ЭТА ФУНКЦИЯ УДАЛЯЕТСЯ. Он будет удален после 2017-03-02. Инструкции по обновлению: вместо этого используйте
tf.global_variables_initializer.
changelog для версии 0.12 сообщает, что обе обе функции выполняют одно и то же, потому что:
tf.initialize_all_variables переименован в tf.global_variables_initializer
а Martianwars упоминает документацию для initialize_all_variables сообщает, что:
ЭТА ФУНКЦИЯ УДАЛЯЕТСЯ. Он будет удален после 2017-03-02. Инструкции по обновлению: используйте tf.global_variables_initializer вместо этого.
Если вы его назовете, вы получите предупреждение. Поэтому вы всегда должны использовать tf.global_variables_initializer()