Python 如何初始化评估'；s局部变量与tf.train.Scaffold？

我使用高级对象来交叉培训和评估。但是，我面临来自评估和度量模块的局部变量的问题，这些变量报告为未初始化：

未初始化变量：平均值/总数、平均值/计数、评估步骤

我提供了一个定制的

local\u init\u op

，基本上如下所示：

scaffold = tf.train.Scaffold(
  local_init_op=tf.group(
    iterator.initializer,
    tf.tables_initializer(),
    tf.local_variables_initializer()))

（其中，

迭代器是一个。）

然后存储在中，由的
model\u fn
函数返回

由于我不认为
tf.local\u variables\u initializer（）
操作迟缓，这意味着这些变量尚未创建

那么如何初始化它们呢？
我找到的唯一解决方案是不使用自定义的
本地\u init\u op
，而是依赖于默认的
Scaffold.finalize，当所有变量都被创建时，它内置在
Scaffold

要初始化我的
迭代器
，我只需将它添加到
表_INITIALIZERS
集合中：

tf.add_to_collection(tf.GraphKeys.TABLE_INITIALIZERS, iterator.initializer)