更新代码: 将所有使用tf.variable_scope的地方替换为更现代的方法。例如,虽然tf.name_scope也已在TensorFlow 2.x中被视为较老的方式,但它仍然可以用于命名变量和操作的层级结构,不过对于变量管理,更推荐采用面向对象的方式。 使用tf.function: TensorFlow 2.x推荐使用tf.function装饰器来定义可训练
tf.variable_scope(name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer=None,caching_device=None,partitioner=None,custom_getter=None,reuse=None,dtype=None) 返回一个用于定义创建variable(层)的op的上下文管理器。 该上下文管理器验证(可选)值来自同一图形,确保图形是默认图形,并推送名称范...
tf.variable_scope(): 可以让变量有相同的命名,包括tf.get_variable得到的变量,还有tf.Variable变量 它返回的是一个用于定义创建variable(层)的op的上下文管理器。 可变范围允许创建新的variable并分享已创建的variable,同时提供检查,不会意外创建或共享。
https://tensorflow.google.cn/versions/r1.15/api_docs/python/tf/variable_scope 参数 tf.variable_scope( name_or_scope, default_name=None, values=None, initializer=None, regularizer=None, caching_device=None, partitioner=None, custom_getter=None, reuse=None, dtype=None, use_resource=None, constra...
通过在tf1.15版本上运行,发现第一个代码样例无法运行,具体原因在于tf.variable_scope()会判断是否要共享变量名,而在样例中,因为首先创建了"V1/a1",而在"V2"中设置"reuse=True"去共享变量名,如果继续创建"a1"则会报错,这就是代码无法运行的原因。修改代码如下: import tensorflow as tf with tf.variable_scope...
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_...
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...
tensorflow的variable、variable_scope和get_variable的用法和区别 在tensorflow中,可以使用tf.Variable来创建一个变量,也可以使用tf.get_variable来创建一个变量,但是在一个模型需要使用其他模型的变量时,tf.get_variable就派上大用场了。 先分别介绍两个函数的用法: 结果如下: 我们来分析一下代码,tf.Varibale是以...
在tf框架的代码中,一个很让人迷惑的知识点就是tf.name_scope(),tf.variable_scope(),tf.Variable(),tf.get_variable()等方法的混合使用。 笔者去年秋招有一位面试官问了我这个问题,当时回答地不算很好,笔者也看了网上的一些解释,感觉很多文章也没有解释地很清楚,因此有了这篇文章的产生,希望能帮助大家理解...
【TensorFlow】name_scope, variable_scope等该如何理解? 通俗理解 主要是因为 变量共享 的需求。 而这就不得不谈到tf. get_variable()了。因为如果使用Variable 的话每次都会新建变量,但是大多数时候我们是希望一些变量重用的,所以就用到了get_variable()。它会去搜索变量名,然后没有就新建,有就直接用。 既然用...