tf.name_scope()和tf.variable_scope() （转）

网络层中变量存在两个问题：

1. 随着层数的增多，导致变量名的增多；
2. 在调用函数的时候，会重复生成变量，但他们存储的都是一样的变量。

 

tf.variable不能解决这个问题。

变量作用域使用tf.variable_scope和tf.get_variable完美解决了上边的这个问题。

1. 网络层数很多，但一般结构就那么几种。我们使用tf.get_variable方法，变量会在前边加上作用域，类似于文件系统中的“/”。
2. tf.get_variable在第二次使用某个变量时，可以用reuse=True来共享之前定义过的变量。

------总结自《深入理解tensorflow架构设计与实现原理》

tf.name_scope()和tf.variable_scope()是两个作用域，一般与两个创建/调用变量的函数tf.variable() 和tf.get_variable()搭配使用。

tf.name_scope和 variable_scope也是个作为上下文管理器的角色,下文管理器:意思就是，在这个管理器下做的事情，会被这个管理器管着。

一.name_scope 和 variable_scope的用途：
name_scope 和 variable_scope 主要是因为 变量共享 的需求。

变量共享主要涉及两个函数：tf.variable() 和tf.get_variable()；即就是必须要在tf.variable_scope的作用域下使用tf.get_variable()函数。这里用tf.get_variable(
) 而不用tf.Variable(
)，是因为前者拥有一个变量检查机制，会检测已经存在的变量是否设置为共享变量，如果已经存在的变量没有设置为共享变量，TensorFlow
运行到第二个拥有相同名字的变量的时候，就会报错。

两个创建变量的方式。如果使用tf.Variable() 的话每次都会新建变量。但是大多数时候我们是希望重用一些变量，所以就用到了get_variable()，它会去搜索变量名，有就直接用，没有再新建。名字域。既然用到变量名了，就涉及到了名字域的概念。通过不同的域来区别变量名，毕竟让我们给所有变量都取不同名字还是很辛苦。这就是为什么会有scope 的概念。name_scope 作用于操作，variable_scope 可以通过设置reuse 标志以及初始化方式来影响域下的变量，因为想要达到变量共享的效果,
就要在 tf.variable_scope()的作用域下使用 tf.get_variable() 这种方式产生和提取变量. 不像
tf.Variable() 每次都会产生新的变量, tf.get_variable() 如果遇到了已经存在名字的变量时,
它会单纯的提取这个同样名字的变量，如果不存在名字的变量再创建.

举例：

with tf.variable_scope('V1',reuse=True):
    a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1))
    a2 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2,3], mean=0, stddev=1), name='a2')
with tf.variable_scope('V2',reuse=True):
    a3 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1],initializer=tf.constant_initializer(1))
    a4 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2,3], mean=0, stddev=1), name='a2')  

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.initialize_all_variables())
    print (a1.name)
    print (a2.name)
    print (a3.name)
    print (a4.name) 

输出：

V1/a1:0
V1_14/a2:0
V2/a1:0
V2_2/a2:0  在tf.name_scope()中则没有resuse这个参数，无法实现这种操作。

二.TensorFlow中name scope和variable scope区别
TF中有两种作用域类型
命名域 (name scope)，通过tf.name_scope 或 tf.op_scope创建；
变量域 (variable scope)，通过tf.variable_scope 或 tf.variable_op_scope创建；
这两种作用域，对于使用tf.Variable()方式创建的变量，具有相同的效果，都会在变量名称前面，加上域名称。

对于通过tf.get_variable()方式创建的变量，只有variable scope名称会加到变量名称前面，而name scope不会作为前缀。例如 print(v1.name) # var1:0

例子：

with tf.name_scope("my_name_scope"):
    v1 = tf.get_variable("var1", [1], dtype=tf.float32)
    v2 = tf.Variable(1, name="var2", dtype=tf.float32)
    a = tf.add(v1, v2)
    print(v1.name)
    print(v2.name)
    print(a.name)

输出：

var1:0
my_name_scope/var2:0
my_name_scope/Add:0

小结：name_scope不会作为tf.get_variable变量的前缀，但是会作为tf.Variable的前缀。

with tf.variable_scope("my_variable_scope"):
    v1 = tf.get_variable("var1", [1], dtype=tf.float32)
    v2 = tf.Variable(1, name="var2", dtype=tf.float32)
    a = tf.add(v1, v2)
    print(v1.name)
    print(v2.name)
    print(a.name) 

输出：

my_variable_scope/var1:0
my_variable_scope/var2:0

my_variable_scope/Add:0

小结：在variable_scope的作用域下，tf.get_variable()和tf.Variable()都加了scope_name前缀。因此，在tf.variable_scope的作用域下，通过get_variable()可以使用已经创建的变量，实现了变量的共享。

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_38698649/article/details/80099822