TF有两个scope, 一个是name_scope一个是variable_scope

第一个程序:

with tf.name_scope("hello") as name_scope:
arr1 = tf.get_variable("arr1", shape=[2,10],dtype=tf.float32) print name_scope # "hello/" 
print arr1.name # arr1:0 
print "scope_name:%s " % tf.get_variable_scope().original_name_scope # 空

第二个程序:

with tf.variable_scope("hello") as variable_scope:
arr1 = tf.get_variable("arr1", shape=[2, 10], dtype=tf.float32) print variable_scope # 返回的是一个 op对象
print variable_scope.name # 打印出变量空间名字
print arr1.name
print tf.get_variable_scope().original_name_scope
# tf.get_variable_scope() 获取的就是variable_scope with tf.variable_scope("xixi") as v_scope2:
print tf.get_variable_scope().original_name_scope
# tf.get_variable_scope() 获取的就是v _scope2

输出为:

<tensorflow.python.ops.variable_scope.VariableScope object at 0x7fbc09959210>
hello
hello/arr1:0
hello/
hello/xixi/

第三个程序:

with tf.name_scope("name1"):
with tf.variable_scope("var1"):
w = tf.get_variable("w",shape=[2])
res = tf.add(w,[3]) print w.name
print res.name 输出为:
var1/w:
name1/var1/Add:0

可以看出:variable scopename scope都会给opname加上前缀

对比三个个程序可以看出:

  • name_scope对 get_variable()创建的变量 的名字不会有任何影响,而创建的op会被加上前缀.
  • tf.get_variable_scope() 返回的只是 variable_scope,不管 name_scope.所以以后我们在使用tf.get_variable_scope().reuse_variables() 时可以无视name_scope

其它

with tf.name_scope("scope1") as scope1:
with tf.name_scope("scope2") as scope2:
print scope2
#输出:scope1/scope2/
import tensorflow as tf
with tf.variable_scope("scope1") as scope1:
with tf.variable_scope("scope2") as scope2:
print scope2.name
#输出:scope1/scope2

name_scope可以用来干什么

Background: 典型的 TensorFlow 可以有数以千计的节点,如此多而难以一下全部看到,甚至无法使用标准图表工具来展示。

Solution: 为简单起见,我们为 op/tensor名 划定范围,并且可视化把该信息用于在图表中的节点上定义一个层级。默认情况下, 只有顶层节点会显示。

下面这个例子使用tf.name_scope在hidden命名域下定义了三个操作: 【好例子】

import tensorflow as tf

with tf.name_scope('hidden') as scope:
a = tf.constant(5, name='alpha')
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0), name='weights')
b = tf.Variable(tf.zeros([1]), name='biases')
print a.name  # hidden/alpha 
print W.name  # hidden/weights 
print b.name  # hidden/biases 

name_scope 是给op_name加前缀

variable_scope是给get_variable()创建的变量的名字加前缀。

tf.variable_scope有时也会处理命名冲突

import tensorflow as tf
def test(name=None):
with tf.variable_scope(name, default_name="scope") as scope:
w = tf.get_variable("w", shape=[2, 10]) test()
test()
ws = tf.trainable_variables()
for w in ws:
print(w.name) #scope/w:0
#scope_1/w:0
#可以看出,如果只是使用default_name这个属性来创建variable_scope
#的时候,会处理命名冲突

其它

  • tf.name_scope(None) 有清除name scope的作用
import tensorflow as tf
with tf.name_scope("hehe"):
w1 = tf.Variable(1.0)
with tf.name_scope(None):
w2 = tf.Variable(2.0)
print(w1.name)
print(w2.name) #hehe/Variable:0
#Variable:0

variable_scope可以用来干什么

variable_scope 用来管理 variable 详见variable_scope

总结

简单来看 
1. 使用tf.Variable()的时候,tf.name_scope()tf.variable_scope() 都会给 Variable 和 op 的 name属性加上前缀。 
2. 使用tf.get_variable()的时候,tf.name_scope()就不会给 tf.get_variable()创建出来的Variable加前缀。

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