简而言之,reuse=False时,tf.variable_scope创建变量;reuse=True时,tf.variable_scope获取变量。 3. tf.variable_scope与tf.name_scope 除了tf.variable_scope,tf.name_scope函数也提供了命名空间管理的功能。这两个函数在大部分情况下是等价的,唯一的区别是在使用tf.get_varia
#而另一方面, 使用tf.get_variable()定义的变量不会被tf.name_scope()当中的名字所影响. print('以下输出的是T2第二种方法') #T2法 tf.variable_scope() #如果想要达到重复利用变量的效果, 我们就要使用 tf.variable_scope(), 并搭配 tf.get_variable() 这种方式产生和提取变量. #不像 tf.Variable() 每...
with tf.variable_scope("conv1",initializer=tf.constant_initializer(0.8)): #创建conv1/w变量 w=tf.get_variable('w',[1]) #此处使用外围的initializer=tf.constant_initializer(0.8)初始化 w1 = tf.get_variable('w1', [1,2], initializer=tf.random_normal()) # 此处覆盖initializer=tf.constant_ini...
variable_scope在定义创建变量操作的上下文管理器中扮演重要角色。它能确保图形是默认图形并验证值是否来自同一图形。若name_or_scope非None，直接使用其值，否则使用默认名并确保其具有唯一性，避免重复使用相同名称。共享变量范围可有效创建新变量同时共享已创建的变量，提供防止意外创建或共享的检查机制。下面...
【摘要】 TF之RNN:TF的RNN中的常用的两种定义scope的方式get_variable和Variable 目录 输出结果 代码设计 输出结果 代码设计 # tensorflow中的两种定义scope(命名变量)的方式tf.get_variable和tf.Variable。Tenso... TF之RNN:TF的RNN中的常用的两种定义scope的方式get_variable和Variable ...
请注意,1.0版本开始(包含)允许(虽然明确劝阻)将False传递给重用参数,从而产生与None无关的未记录行为.从1.1.0版本开始传递None和False作为重用具有完全相同的效果. 另外,tf.variable,tf.get_variable,tf.name_scope,tf.variable_scope的使用区别。 参考自https://zhuanlan.zhihu.com/p/52055580...
tf.Variable(<variable_name>)用于创建一个新变量,在同一个name_scope下面,可以创建相同名字的变量,底层实现会自动引入别名机制,两次调用产生了其实是两个不同的变量。 tf.get_variable(<variable_name>)用于获取一个变量,并且不受name_scope的约束。当这个变量已经存在时,则自动获取;如果不存在,则自动创建一个变量...
tf.name_scope和tf.variable_scope的通俗理解如下：1. tf.name_scope 作用：在TensorFlow模型中开辟一个命名空间，用于封装和组织TensorBoard中的变量和操作，使得可视化时结构更加清晰。 特点： 对于使用tf.Variable方式创建的变量，name_scope会将其作用域名称作为变量名称的前缀。 对于使用tf.get_...
with tf.variable_scope('a4'): print(tf.get_variable_scope().reuse) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 输出 False True False 1. 2. 3. # tf.get_variable_scope().reuse_variables() 的使用 import tensorflow as tf ...
tf.Variable每次都会创建新的变量，即使变量名重复，它也会自动生成后缀如_1、_2等以区分，常用于创建辅助变量如lr或global step。tf.get_variable主要用于设置网络的权重，支持权重共享，在多GPU并行计算时使用较多。通过get的前缀可以看出它们的差异，tf.get_variable必须配合tf.variable_scope使用，否则...