Variables

Saving and Restoring Variables

tf.train.Saver

tf.train.Saver(var_lise=None)

tf.get_variable()/tf.variable_scope

tf.get_variable(name, shape=None, initializer=None)
tf.variable_scope(name_or_scope, reuse=None)

a = tf.get_variable('a', shape=[2,5], initializer=tf.truncated_normal_initializer())a = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=[2,5]), name='a')

以上两个定义等价。
tf.get_variable()与tf.Variable()最大区别在于参数name，前者是必填参数，后者是可选参数。

tf.variable_scope()可以控制tf.get_variable()的功能，当reuse=True生成上下文管理器时，tf.get_variable()根据name的值直接获取已创建的变量，如果变量不存在（没有name那个值的变量）则会报错。当reuse=None或reuse=False创建上下文管理器，tf.get_variable创建新的变量，如果有同名变量（name一样），则会报错。

with tf.variable_scope('layer1'):    w = tf.get_variable('w', shape=[2,5], initializer=tf.truncated_normal_initializer())# w的name为'layer1/w'，而下面创建的w1的name也为# 'layer1/w'，所以会报错。with tf.variable_scope('layer1'):    w1 = tf.get_variable('w', shape=[2,5])with tf.variable_scope('layer1', reuse=True):    w2 = tf.get_variable('w', [2,5])    print(w2 == w)    # => True# w2和w指向的是同一个东西，即'layer1/w'.with tf.variable_scope('layer1', reuse=True):    w3 = tf.get_variable('b', [2,5])# 由于命名空间中没有'layer1/b'，且reuse=True，tf.get_variable是获取非创建新变量，故报错。with tf.variable_scope('layer1', reuse=True):    w4 = tf.get_variable('w', [2])# 虽然命名空间中有'layer1/w'，但是shape不一样，故报错。with tf.variable_scope('layer1', reuse=True):    w5 = tf.get_variable('w', [2, 5], initializer=tf.constant_intializer())# 虽然此时创建的initializer不一样，但不会报错，并且此时的initializer没有意义，依然是之前w的initializer.

tf.variable_scope()嵌套使用时，reuse参数的取值见如下代码，

with tf.variable_scope('layer1', reuse=True):    print(tf.get_variable_scope().reuse)    # => True    with tf.variable_scope('layer11'):        print(tf.get_variable_scope().reuse)        # 不指定reuse，内层的reuse取值会应用外一层的，此时输出为True。若外层reuse=FALSE，此时输出False。

tf.variable_scope()生成的上下文管理器去创建Tensorflow的命名空间还有一个用法，见下代码。

with tf.variable_scope("", reuse=True):    w9 = tf.get_variable('layer1/w2', [2,5])    # 创建一个空的命名空间，w9可以用来获得其他命名空间中的变量'layer1/w2'.

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tf.Variable()

tf.Variable(initial_value=None, trainable=True, name=None)

a = tf.Variable(...,trainable=False,...)

参数trainable=False表示不将变量a加入到tf.GrapsKeys.TRAINABLE_VARIABLES集合中，即变量a不会出现在tf.trainable_variables()函数返回的变量列表中。