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sess.runとtrain_step.runの違いについて

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sess.runとtrain_step.runの違いがわかりません。

Tensorflowのチュートリアルをやっています。
https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners 

train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1),tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(20000):
    batch = mnist.train.next_batch(50)
    if i%100 == 0:
        train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0],y_:batch[1],keep_prob:1.0})
        print("step %d, training accuracy %g"%(i,train_accuracy))
    train_step.run(feed_dict={x:batch[0],y_:batch[1],keep_prob:0.5})

print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_:mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))


というコードが最後のほうに出てきました。
その中で、

sess.run(tf.global_variables_initializer())


train_step.run(feed_dict={x:batch[0],y_:batch[1],keep_prob:0.5})


と2回runしている理由がわかりません。
なぜ2回もrunしているのでしょうか?

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回答 1

checkベストアンサー

+2

tensorflowでは基本的にrunしないとグラフが実行されません。
この仕様にdefine-and-runという名前が与えられています。
いろいろ定義して書かれているのは、どのような手続きで計算してほしいか、ということになっています。
そして、それらの手続きを実行した結果を知りたい時にそのたびにrunをします。

もっと基礎的なことが書かれた投稿です。
https://qiita.com/rindai87/items/4b6f985c0583772a2e21

ですので、何度runしても不思議ではないということです。


ただ、今回の場合に限っていうと、最初のrunはグラフ内の変数を初期化しています。
これを行わないと、以後初めて定義した変数を使用した際にエラーが出ます。
そして2つ目のrunはループの中に入っており、ループのたびにバックプロパゲーションが実行されてモデルの学習が行われます。


このような仕様はtensorflow特有のものです。
これが少々わかりにくいかもしれないということで、chainerのようなdefine-by-runのフレームワークもございます。
http://s0sem0y.hatenablog.com/entry/2017/01/14/060758
https://www.slideshare.net/unnonouno/chainer-59664785

そしてtensorflowにもdefine-by-runの機能が最新版で追加されました。
http://nonbiri-tereka.hatenablog.com/entry/2017/11/06/081037


変数を宣言して初期化せずにエラーを出すのは普通に考えたら余計なエラーのように感じるのが自然な考えです。
そのため、tensorflowの上位ラッパーであるKerasではそのような不自然なコードを書く必要がありません。
ライブラリの方で、こまごまとしたことを全部やってくれます。
例えば、MNISTの学習のコードは次のようになります。
https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py


具体的にどのような係数が定義されて、どのように重みが更新されているのかを直に触れるのがtensorflowです。
カスタマイズ性を追求した結果、いろいろと面倒なことが多いです。

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