tf.compat.v1.assign

Обновить ref, присвоив ему value.

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

Переход к TF2

tf.compat.v1.assign в основном совместим с выполнением в режиме eager и tf.function. Однако аргумент 'validate_shape' будет игнорироваться. Чтобы избежать проверки формы, установите 'shape' в 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 переключиться на native-стиль TF2, можно использовать метод 'assign' класса tf.Variable:

Как сопоставить аргументы

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 для воспроизведения поведения
`use_locking`	`use_locking`	В методе `assign()`
`name`	`name`	В методе `assign()`
-	`read_value`	Установите в True для воспроизведения поведения (по умолчанию True)

Описание

Используется в ноутбуках

Используется в учебниках
Учебник по многоруким бандитам в TF-Agents

Данная операция возвращает тензор, содержащий новое значение ref после присваивания. Это упрощает цепочку операций, которым необходимо использовать обновлённое значение.

Аргументы
`ref`	Изменяемая `Tensor`. Должна быть получена из узла `Variable`. Может быть неинициализирована.
`value`	`Tensor`. Должна иметь такую же форму и тип данных, как и `ref`. Значение, которое будет присвоено переменной.
`validate_shape`	Необязательный `bool`. По умолчанию `True`. Если True, операция проверит, что форма 'value' соответствует форме присваиваемого тензора. Если False, 'ref' примет форму 'value'.
`use_locking`	Необязательный `bool`. По умолчанию `True`. Если True, присвоение будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может быть меньше конфликтов.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
`Tensor`, который будет содержать новое значение `ref` после завершения присвоения.

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