with tf.variable_scope("first_scope"): c = a + b d = tf.constant(2., name="cool_const") coef1 = tf.get_variable("coef", [], initializer=tf.constant_initializer(2.)) with tf.variable_scope("second_scope"): e = coef1 * d coef2 = tf.get_variable("coef", [], initializer=...
TensorFlow函数(二)tf.get_variable() 和 tf.Variable() tf.Variable(<initial - value>,name=<optional - name>) 此函数用于定义图变量。生成一个初始值为initial - value的变量。 tf.get_variable(name,shape,dtype,initializer,trainable) 此函数用于定义图变量。获取已经存在的变量,如果不存在,就新建一个 参...
tf.Variable()在定义的时候必须初始化,而tf.get_variable()定义的时候可以先不进行初始化操作。 想要进行变量共享,必须使用tf.get_variable()实现,搭配命名空间,以及reuse关键字的使用,就可以实现变量的共享;而tf.Variable()每次都会生成一个新的变量。 tf.get_variable方法在调用的时候,主要需要给定参数名称name,形...
创建变量有两种方式,一种是使用tf.Variable来创建一个新的变量,另一种是使用tf.get_variable来获取一个已经存在的变量或者创建一个新的变量。 tf.Variable需要接收一个 Tensor 给构造函数,也可以自定义结点名称和数据类型。这里使用tf.random_normal来生成一个均值为1,标准差0.2,形状为(2, 5)的张量。使用tf.Vari...
2. Variables重要特性 2.1 懒加载 3. Variables的两种定义方式 3.1 tf.Variable() 方式 3.2 tf.get_variable() 方式 1. Variables简介 在TensorFlow Docs中,关于TensorFlow Variables描述如下: “When you train a model you use variables to hold and update parameters. Variables are in-memory buffers containi...
据我所知, Variable 是做变量的默认操作, get_variable 主要用于权重共享。 一方面,有些人建议在需要变量时使用 get_variable 而不是原始的 Variable 操作。另一方面,我只是在 TensorFlow 的官方文档和演示中看到了 get_variable 的任何使用。 因此我想知道一些关于如何正确使用这两种机制的经验法则。有什么“标准”...
这样就不会报错了,variable_scope相当于声明了作用域,这样在不同的作用域存在相同的变量就不会冲突了,结果如下: 当然,scope还支持嵌套: importtensorflowastfwithtf.variable_scope('test1',):get_var1=tf.get_variable(name='firstvar',shape=[2],dtype=tf.float32)withtf.variable_scope('test2',):get_va...
Tensorflow 2.x的GAN 前面提到了,Tensorflow 2.x移除了tf.get_variable,tf.variable_scope,tf.layers,强制转型到了基于Keras的方法。明年,如果我们想用它构建GAN,我们就必须用tf.keras定义生成器G和判别器的:这其实意味着我们凭空多了一个可以用来定义D的共享变量函数。 注:明年tf.layers就没有了,所以你最好从...
2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. tf.get_variable(): 检测到命名冲突时,系统会报错。这个机制保护了命名系统(这个语句要和tf.variable_scope结合使用),在同样的variable_scope下命名冲突时,系统认为这两个命名是指向同一个内存地址的。 import tensorflow as tf ...
这意味着当我们下一次调用 sess.run(count_variable) 时,不会引发任何异常。相反,我们会得到 0 值。成功! 接下来,让我们看看初始化器: 代码: import tensorflow as tfconst_init_node = tf.constant_initializer(0.)count_variable = tf.get_variable("count", [], initializer=const_init_node)sess = tf...