RMSPropOptimizer初始化

Question

在TensorFlow（Python）中，当添加到图表tf.train.RMSPropOptimizer时，是否添加了需要初始化的额外变量？如果是，我怎样才能访问它们并手动初始化它们？ （我宁愿不使用tf.global_variables_initializer）。换句话说： （1）我怎样才能决定使用哪个初始化器？ （2）如何将initulator操作添加到图中，专门用于这些变量？

编辑1：

我这里指的是每当我添加RMSPropOptimizer被添加到图中的任何新tf.Variable，以及它是如何初始化（就像其他tf.Variable S）。我不是指RMSPropOptimizer的构造函数中的参数（它们是模型的超参数）。

Answer 1

在TensorFlow（Python）中，向图添加tf.train.RMSPropOptimizer时是否添加了需要初始化的其他变量？

是的。

如果是，我该如何访问它们并手动初始化它们？ （我宁愿不使用tf.global_variables_initializer）。

从文档：

tf.train.RMSPropOptimizer.__init__(learning_rate, decay=0.9, momentum=0.0, epsilon=1e-10, use_locking=False, centered=False, name='RMSProp')

至少有3（decay，momentum，和epsilon）。

换句话说：（1）如何决定使用哪种初始化工具？

这个我没有很好的答案 - 我在课堂上被告知“只是使用亚当”。总的来说，这可能是一个很好的建议，但我想有些情况下其他人工作得更好。这可能值得在线搜索博客文章或调查论文等。

（2）如何将初始化器op添加到图中，特别是这些变量？

您可以将它们作为命名参数传递给构造函数。