Метод initialized_value

Метод initialized_value класса Variable возвращает тензор, содержащий значение, которым переменная была инициализирована. Этот метод не принимает параметров и возвращает тензор того же типа и формы, что и сама переменная. Метод полезен, когда нужно получить исходное значение переменной до его изменения, например, для восстановления состояния или сравнения с текущим значением.

Синтаксис

var.initialized_value()

Пример

Давайте создадим переменную с начальным значением и получим ее исходное значение с помощью метода initialized_value:

import tensorflow as tf

var = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5])
init_val = var.initialized_value()
print(init_val)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([1 2 3 4 5], shape=(5,), dtype=int32)

Пример

Давайте изменим переменную и убедимся, что метод initialized_value возвращает исходное значение, а не текущее:

import tensorflow as tf

var = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5])
var.assign([10, 20, 30, 40, 50])

init_val = var.initialized_value()
current_val = var.value()

print("Initialized:", init_val)
print("Current:", current_val)

Результат выполнения кода:

Initialized: tf.Tensor([1 2 3 4 5], shape=(5,), dtype=int32)
Current: tf.Tensor([10 20 30 40 50], shape=(5,), dtype=int32)

Пример

Давайте создадим переменную с типом float32 и получим ее исходное значение:

import tensorflow as tf

var = tf.Variable([1.0, 2.0, 3.0], dtype=tf.float32)
init_val = var.initialized_value()
print(init_val)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([1. 2. 3.], shape=(3,), dtype=float32)

Смотрите также

класс Variable,
который создает переменную TensorFlow
метод value,
который возвращает текущее значение переменной
метод read_value,
который читает текущее значение переменной
атрибут initial_value,
который хранит начальное значение переменной