Tensorflow函数——tf.variable_scope()
Tensorflow函数——tf.variable_scope()详解
https://blog.csdn.net/yuan0061/article/details/80576703
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,并推送名称范围和variable范围。
如果name_or_scope不为None,则按原样使用。 如果范围为None,则使用default_name。 在这种情况下,如果以前在同一个范围内使用了相同的名称,那么它将会被唯一的附加到_N。
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。 有关详细信息,请参阅可变范围如何操作,这里我们仅提供几个基本示例。
如何创建新variable的简单示例:
with tf.variable_scope("foo"):
with tf.variable_scope("bar"):
v = tf.get_variable("v", [1])
assert v.name == "foo/bar/v:0"
- 1
- 2
- 3
- 4
- 1
- 2
- 3
- 4
共享variable的基本示例:
with tf.variable_scope("foo"):
v = tf.get_variable("v", [1])
with tf.variable_scope("foo", reuse=True):
v1 = tf.get_variable("v", [1])
assert v1 == v
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
通过捕获范围并设置重用来共享variable:
with tf.variable_scope("foo") as scope:
v = tf.get_variable("v", [1])
scope.reuse_variables()
v1 = tf.get_variable("v", [1])
assert v1 == v
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
为了防止意外共享variable,当在非重用范围内获取现有variable时,我们引发异常。
with tf.variable_scope("foo"):
v = tf.get_variable("v", [1])
v1 = tf.get_variable("v", [1])
# Raises ValueError("... v already exists ...").
- 1
- 2
- 3
- 4
- 1
- 2
- 3
- 4
同样,当尝试获取在重用模式下不存在的variable时,我们引发异常。
with tf.variable_scope("foo", reuse=True):
v = tf.get_variable("v", [1])
# Raises ValueError("... v does not exists ...").
- 1
- 2
- 3
- 1
- 2
- 3
请注意,重用标志是继承的:如果我们打开一个重用的范围,那么它的所有子范围也会变得重用。
ARGS:
name_or_scope:string或VariableScope:要打开的范围。
default_name:如果name_or_scope参数为None,则将使用默认名称,此名称将被唯一。 如果提供了name_or_scope,它将不会被使用,因此它不是必需的,可以是None。
值:传递给op函数的Tensor参数列表。
初始化器:此范围内的变量的默认初始化程序。
regularizer:此范围内的变量的默认正则符。
caching_device:此范围内的变量的默认缓存设备。
partitioner:此范围内变量的默认分区。
custom_getter:此范围内变量的默认定制getter。
重用:True或None 如果是,我们进入该范围以及所有子范围的重用模式; 如果没有,我们只是继承父范围重用。
dtype:在此范围中创建的变量类型(默认为传递范围中的类型,或从父范围继承)
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
返回:
可以捕获和重复使用的范围。
<link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/template/css/markdown_views-ea0013b516.css">
</div>
Tensorflow函数——tf.variable_scope()的更多相关文章
- Tensorflow函数——tf.placeholder()函数
tf.placeholder()函数 Tensorflow中的palceholder,中文翻译为占位符,什么意思呢? 在Tensoflow2.0以前,还是静态图的设计思想,整个设计理念是计算流图,在编 ...
- Tensorflow函数——tf.set_random_seed(seed)
设置图级随机seed. 依赖于随机seed的操作实际上从两个seed中获取:图级和操作级seed. 这将设置图级别的seed. 其与操作级seed的相互作用如下: 1.如果没有设置图形级别和操作see ...
- TensorFlow函数: tf.stop_gradient
停止梯度计算. 在图形中执行时,此操作按原样输出其输入张量. 在构建计算梯度的操作时,这个操作会阻止将其输入的共享考虑在内.通常情况下,梯度生成器将操作添加到图形中,通过递归查找有助于其计算的输入来计 ...
- TensorFlow函数(三)tf.variable_scope() 和 tf.name_scope()
tf.name_scope() 此函数作用是共享变量.在一个作用域scope内共享一些变量,简单来说,就是给变量名前面加个变量空间名,只限于tf.Variable()的变量 tf.variable_s ...
- tensorflow中共享变量 tf.get_variable 和命名空间 tf.variable_scope
tensorflow中有很多需要变量共享的场合,比如在多个GPU上训练网络时网络参数和训练数据就需要共享. tf通过 tf.get_variable() 可以建立或者获取一个共享的变量. tf.get ...
- Tensorflow常用的函数:tf.cast
1.tf.cast(x,dtype,name) 此函数的目的是为了将x数据,准换为dtype所表示的类型,例如tf.float32,tf.bool,tf.uint8等 example: import ...
- TensorFlow函数教程:tf.nn.dropout
tf.nn.dropout函数 tf.nn.dropout( x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow ...
- 第三节,TensorFlow 使用CNN实现手写数字识别(卷积函数tf.nn.convd介绍)
上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即 ...
- TensorFlow函数:tf.truncated_normal
tf.truncated_normal函数 tf.truncated_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, ...
随机推荐
- js 在光标位置插入内容
原文:https://blog.csdn.net/smartsmile2012/article/details/53642082 createDocumentFragment()用法: https:/ ...
- ESXi 上创建CentOS虚拟机
之前介绍了ESXi上添加存储.本篇介绍一下在ESXi上创建CentOS虚拟机. 方法/步骤 登陆ESXi,选择“创建/注册虚拟机” 选择“创建新的虚拟机” 给装的虚拟机命名,并选择操作系统及版本 ...
- 缓存框架有使用过哪些?memcache和redis有什么区别?项目中,怎么去选择?
缓存有:ehcache,memcache和redis等 区别: 1. Redis和Memcache都是将数据存放在内存中,都是内存数据库.不过memcache还可用于缓存其他东西,例如图片.视频等等. ...
- C++11之for循环的新用法《转》
相关资料:https://legacy.gitbook.com/book/changkun/cpp1x-tutorial/details C++11之for循环的新用法 C++使用如下方法遍历一个容器 ...
- 工作记录 rfcn网络结构 caffe time测速和实际运行中速度不相等。
现象: 用caffe time测试网络结构,前向传播是 8 ms左右, 实际集成后运行的时候,forward耗时大概4-5ms. 输入大小是一致的. 于是开始查这个问题. 最后定位到,差别在propo ...
- RESTFUL 设计风格
RESTFUL 规范总结: Rest是web服务的一种架构风格;使用HTTP,URI,XML,JSON,HTML等广泛流行的标准和协议;轻量级,跨平台,跨语言的架构设计;它是一种设计风格,不是一种标 ...
- jquery初级接触-----链式操作
设置一个初级菜单,点击显示本级菜单下的项目,被点击的同级其它菜单收起 html 代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> & ...
- intellij idea 配置web 项目
Intellij Idea 创建Web项目入门(一)(转载) 相关软件: Intellij Idea14:http://pan.baidu.com/s/1nu16VyD JDK7:http://p ...
- wx小程序自定义组件与页面之间参数传递
在开发中,很多页面中会使用相同的组件,这时可以将具有相同信息的部分封装成一个组件,方便开发中调用.在调用中可能会涉及到数据的传递问题,例如页面与组件,组件与组件直接的数据传递. 首先看看页面与组件直接 ...
- vue启动时报错,node-modules下xxx缺失
从qq上拷贝了一个项目,解压后打开进vscode,安装依赖与scss后启动,显示node-modules下xxx指向缺失(想不起来是哪个缺失了),在网上找了很多解决办法,包括重新安装node 与 np ...