tf.compat.v1.assign

Обновляет ref, присваивая ему value.

tf.compat.v1.assign(
    ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None
)

Переход на TF2

tf.compat.v1.assign в основном совместим с немедленным выполнением и tf.function. Однако аргумент 'validate_shape' будет проигнорирован. Чтобы отключить проверку формы, задайте для 'shape' значение tf.TensorShape(None) при создании переменной:

import tensorflow as tf
a = tf.Variable([1], shape=tf.TensorShape(None))
tf.compat.v1.assign(a, [2,3])

Чтобы перейти на нативный стиль TF2, можно использовать метод 'assign' объекта tf.Variable:

Сопоставление аргументов

Имя аргумента TF1	Имя аргумента TF2	Примечание
`ref`	`self`	В методе `assign()`
`value`	`value`	В методе `assign()`
`validate_shape`	Не поддерживается	Укажите `shape` в конструкторе, чтобы повторить поведение
`use_locking`	`use_locking`	В методе `assign()`
`name`	`name`	В методе `assign()`
-	`read_value`	Установите значение True, чтобы повторить поведение (по умолчанию — True)

Описание

Используется в блокнотах

Используется в руководствах
Руководство по многоруким бандитам в TF-Agents

Эта операция возвращает тензор, содержащий новое значение ref после присваивания значения. Это упрощает объединение в цепочку операций, которым требуется использовать сброшенное значение.

Аргументы
`ref`	Изменяемый объект `Tensor`. Должен быть узлом `Variable`. Может быть неинициализированным.
`value`	Объект `Tensor`. Должен иметь ту же форму и тип данных, что и `ref`. Значение, которое нужно присвоить переменной.
`validate_shape`	Необязательный объект `bool`. По умолчанию — `True`. Если значение true, операция проверит, совпадает ли форма 'value' с формой присваиваемого тензора. Если значение false, 'ref' примет форму 'value'.
`use_locking`	Необязательный объект `bool`. По умолчанию — `True`. Если значение True, присваивание будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может сопровождаться меньшим количеством конфликтов.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Объект `Tensor`, содержащий новое значение `ref` после завершения присваивания.

Пример использования до и после

До:

with tf.Graph().as_default():
  with tf.compat.v1.Session() as sess:
    a = tf.compat.v1.Variable(0, dtype=tf.int64)
    sess.run(a.initializer)
    update_op = tf.compat.v1.assign(a, 2)
    res_a = sess.run(update_op)
    res_a
2

После:

b = tf.Variable(0, dtype=tf.int64)
res_b = b.assign(2)
res_b.numpy()
2

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/assign