TensorFlow：ローカル変数を初期化するとき

Question

私はtf.local_variables_initializerによってちょっと混乱しています。私は、彼らはただ

init_op = tf.group(
        tf.global_variables_initializer(), 
        tf.local_variables_initializer() 
     ) 

などの呼び出しに厚く塗る他の人々のコードで表示さ

だけで、すべてのTFプログラムで呼び出すことinit_opべきか？これはプログラミングの "怠惰な" TFスタイルですか？一例として、

として指定input_string_producerのようなキュー考える：

tf.input_string_producer(file_list,num_epochs=None) 

がtf.local_variables_initializer()

を必要としないが、エポック

tf.input_string_producer(file_list,num_epochs=1) 

の実際の数を指定する場合は、実際にを行いますtf.local_variables_initializer()が実行されている必要があります。

このような「隠された」ローカル変数を初期化しない場合、および/またはしないようにするにはどうすればよいですか？ FIFOQueue自分自身の変数であるか、あるいはqueue.initializerのようなものを持っているべきではありませんか？

Answer 1

ローカルテンソルフロージョブでは、ローカルとグローバルの両方を初期化する必要があります。分散型TensorFlowジョブの場合、チーフワーカーはローカル+グローバルを初期化しますが、残りのワーカーはローカルのみを初期化します。