Python中的get_or_create_global_step()函数详解

在TensorFlow中，global_step（全局步数）是一个用于表示训练过程中迭代的变量。在每次训练迭代时，全局步数会递增1。TensorFlow提供了一个函数get_or_create_global_step()，用于获取或创建全局步数变量。

该函数的定义如下：

tf.compat.v1.train.get_or_create_global_step(graph=None)

参数graph是一个可选参数，用于指定所使用的图。如果没有指定图，默认使用默认图。

函数的作用是获取或创建全局步数变量。如果全局步数变量已经存在于当前图中，函数将返回该变量。否则，函数会创建一个全局步数变量，并添加到当前图中。

下面是一个使用get_or_create_global_step()函数的示例：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

# 创建一个全局步数变量
global_step = tf.compat.v1.train.get_or_create_global_step()

# 创建一个计数器，每次训练迭代时递增1
increment_op = tf.compat.v1.assign_add(global_step, 1)

# 创建一个会话
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    # 初始化变量
    sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
    
    # 输出初始的全局步数
    print(sess.run(global_step))
    
    # 执行10次训练迭代
    for i in range(10):
        sess.run(increment_op)
        print(sess.run(global_step))

在上面的例子中，首先使用get_or_create_global_step()函数创建了一个全局步数变量global_step。然后，创建了一个计数器increment_op，每次执行increment_op操作时，全局步数变量global_step会递增1。接下来，使用会话sess执行10次训练迭代，每次迭代时都会增加全局步数，并输出当前的全局步数。

值得注意的是，如果在当前图中已经存在一个全局步数变量，则get_or_create_global_step()函数会返回该变量。这可以用来在多次运行同一脚本时保持全局步数的连续性。