永久更新tensorflowjava中的变量（在推理过程中）

Question

我用pythontensorflow训练了一个模型，我想用javatensorflow进行推理。我已经将经过训练的模型/图形加载到Java中。在此之后，我想永久更新图形中的一个变量。我知道python中的tf.variable.load(value,session)函数可以用来更新变量的值。我想知道Java中是否有类似的方法。在

到目前为止，我已经尝试了以下几点。在

// g and s are loaded graphs and sessions respectively
s.runner().feed(variableName,updatedTensorValue)

但是在同一行中执行的fetch调用期间，上面的行只对updatedTensorValue使用variableName。在

^{pr2}$

上面的行没有更新值，而是尝试向图中添加相同的变量，因此引发异常。在

另一种永久更新图中变量的方法是，在所有fetch调用期间，我将始终调用feed(variableName,updatedTensorValue)方法。我将在几个实例上运行推理代码，因此我想知道这个额外的feed调用所需的额外时间。在

谢谢

Answer 1

在TensorFlow中做大多数事情的方法是执行一个操作。您尝试运行Assign操作是正确的，但是调用不正确，因为要分配的value不是Assign操作的“属性”，而是输入张量。（请参见原始的definition of the operation，尽管不可否认，除非您熟悉TensorFlow内部结构，否则定义可能不容易理解）。在

但是，您不需要在Java中向图中添加操作。相反，您可以做Python中^{}所做的事情——执行^{}操作，输入输入值。在

例如，考虑以下Python内置的图形：

import tensorflow as tf

var = tf.Variable(1.0, name='myvar')
init = tf.global_variables_initializer()

# Save the graph and write out the names of the operations of interest
tf.train.write_graph(tf.get_default_graph(), '/tmp', 'graph.pb', as_text=False)
print('Init all variables:         ', init.name)
print('myvar.initializer:          ', var.initializer.name)
print('myvar.initializer.inputs[1]:', var.initializer.inputs[1].name)

现在，我们复制Java中Python var.load()的行为，使用如下方法将值3.0赋给变量：

^{pr2}$

希望有帮助。在