Tensorflow中變數的重複使用

2021-09-10 04:48:53 字數 2264 閱讀 4248

tf.get_variables(name, shape, initializer)和tf.variable(name, shape, initializer)都是相同的，建立（初始化）乙個變數.但是tf.get_variables（）中name是必寫項，而tf.variable（）是可選項。且tf.get_variables（）主要與tf.variable_scope(scope_name): 相作用。tf.variable_scope(scope_name):的作用就是為tf.get_variables（）申明乙個作用空間。

在tf.variable_scope(scope_name)：相同的作用域內，tf.get_variables（）name不可以相同，否則在tf.variable_scope(scope_name，reuse=true)：或者在宣告tf.get_variables（）之前加tf.get_variable_scope().reuse_variables()

如下import tensorflow as tf

情況一相同scope建立相同變數名

#在名字為a的命名空間內建立名字為v的變數,下面**會報錯

with tf.variable_scope(「a」):

v= tf.get_variable(『v』,[1],initializer = tf.constant_initializer(1.0))

with tf.variable_scope(「a」):

v= tf.get_variable(『v』,[1],initializer = tf.constant_initializer(1.0))

#因為在a空間已經建立v的變數，但是reuse=true,則正確

with tf.variable_scope(「a」):

tf.get_variable_scope().reuse_variables()

vv= tf.get_variable(『v』,[1],initializer = tf.constant_initializer(1.0))

with tf.variable_scope(「a」,reuse=true):

vv= tf.get_variable(『v』,[1],initializer = tf.constant_initializer(1.0))

情況二相同scope建立不同變數名

相同scope建立不同變數名時，reuse必須為false

#reuse=false,下面**正確

with tf.variable_scope(「a」):

v= tf.get_variable(『v』,[1],initializer = tf.constant_initializer(1.0))

with tf.variable_scope(「a」):

v= tf.get_variable(『w』,[1],initializer = tf.constant_initializer(1.0))

#reuse=true,下面**錯誤

with tf.variable_scope(「a」):

v= tf.get_variable(『v』,[1],initializer = tf.constant_initializer(1.0))

with tf.variable_scope(「a」):

tf.get_variable_scope().reuse_variables()

vv= tf.get_variable(『v』,[1],initializer = tf.constant_initializer(1.0))

with tf.variable_scope(「a」,reuse=true):

vv= tf.get_variable(『v』,[1],initializer = tf.constant_initializer(1.0))

在scope上下文內用tf.variable定義相同的變數名不報錯，無論是否reuse=true因為scope只和tf.get_variable_scope()相互作用

with tf.variable_scope(「a」) as scope:

v= tf.get_variable(『v』,[1],initializer = tf.constant_initializer(1.0))

with tf.variable_scope(「a」):

vv= tf.variable(『v』,[1])

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