tf.get_variable() vs tf.Variable(),tf.name_scope() vs tf.variable_scope()
来源:互联网 发布:zara淘宝 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 02:15
http://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/61914287
scope 命名方法
- 对于一个复杂的 tensorflow 模型会有很多个变量,
- tf.variable_scope() :提供了简单的命名空间技术以避免冲突;
- tf.get_variable():从同一个变量范围内获取或者创建;
- 见名知意,tf.Variable() variable 且以大写字母开头,该函数在于定义一个变量;tf.get_variable():可根据 name 值,返回该变量,如果该 name 不存在的话,则会进行创建;
1. name_scope()
先说结论:
- tf.get_variable() 以及 tf.Variable() 是 TensorFlow 中创建变量的两种主要方式;
- 如果在 tf.name_scope() 环境下分别使用 tf.get_variable() 和 tf.Variable(),两者的主要区别在于
- tf.get_variable() 创建的变量名不受 name_scope 的影响;
- tf.get_variable() 创建的变量,name 属性值不可以相同;tf.Variable() 创建变量时,name 属性值允许重复(底层实现时,会自动引入别名机制)
- 此外 tf.get_variable() 与 tf.Variable() 相比,多了一个 initilizer (初始化子)可选参数;
- tf.Variable() 对应地多了一个 initial_value 关键字参数,也即对于 tf.Variable 创建变量的方式,必须显式初始
import tensorflow as tfwith tf.name_scope('a_name_scope'): initilizer = tf.constant(value=1.0) var1 = tf.get_variable(name='var1', dtype=tf.float32, initializer=initilizer) # var11 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1], dtype=tf.float32, initilizer=initilizer) var2 = tf.Variable(name='var2', initial_value=[2], dtype=tf.float32) var21 = tf.Variable(name='var21', initial_value=[2.1], dtype=tf.float32) var22 = tf.Variable(name='var22', initial_value=[2.2], dtype=tf.float32)with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(initilizer)) print(var1.name, sess.run(var1)) # print(var11.name, sess.run(var11)) print(var2.name, sess.run(var2)) print(var21.name, sess.run(var21)) print(var22.name, sess.run(var22))
输出:
runfile('/home/wgb/Desktop/model_wgb/finetune_alexnet_with_tensorflow--master/wgb_1.py', wdir='/home/wgb/Desktop/model_wgb/finetune_alexnet_with_tensorflow--master')
1.0
var1:0 1.0
a_name_scope/var2:0 [ 2.]
a_name_scope/var21:0 [ 2.0999999]
a_name_scope/var22:0 [ 2.20000005]
2. variable_scope()
一个双层嵌套名称空间:
with tf.variable_scope('foo'): with tf.variable_scope('bar'): v = tf.get_variable('v', [1])assert v.name == 'foo/bar/v:0'3. get_variable()
get_variable() 函数的行为依赖于 reuse 的状态:
case1:reuse 设置为 False,创建并返回新变量:
with tf.variable_scope('foo'): v = tf.get_variable('v', [1])assert v.name == 'foo/v:0'case2:reuse 设置为 True,将会按照给定的名字在以存的变量中搜寻:
with tf.variable_scope('foo'): v = tf.get_variable('v', [1])with tf.variable_scope('foo', reuse=True): v1 = tf.get_variable('v')assert v1 == v
with tf.variable_scope('a_variable_scope') as scope: initializer = tf.constant_initializer(value=3) var3 = tf.get_variable(name='var3', shape=[1], dtype=tf.float32, initializer=initializer) scope.reuse_variables() # 另一种写法,tf.get_variable_scope().resue_variables() var3_reuse = tf.get_variable(name='var3') var4 = tf.Variable(initial_value=[4.], name='var4', dtype=tf.float32) var4_reuse = tf.Variable(initial_value=[4.], name='var4', dtype=tf.float32)with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(var3.name, sess.run(var3)) print(var3_reuse.name, sess.run(var3_reuse))
输出:
a_variable_scope/var3:0 [ 3.]a_variable_scope/var3:0 [ 3.]a_variable_scope/var4:0 [ 4.]a_variable_scope/var4_1:0 [ 4.]
0 0
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