name_scope与variable_scope 详解

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[参考文献]:

1.scope 命名方法

2.name&variable scope

3.tf.variable_scope和tf.name_scope的用法

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1.scope是干什么的

顾名思义“scope”的意思是“范围”，那么name_scope和variable_scope就是针对name所做的范围定义。典型的 TensorFlow 可以有数以千计的节点，在构建各op的过程中，命名要做到不重复，那么在编写程序的时候就要特别注意，例如“x”、“y”、”W”、”B”甚至“weight”等经常使用的变量/常量命名就很可能会重复，否则就要增加一个字符串来表示不同的op所属，例如在x前加train成为train_x,在x前加scan成为scan_x等等，一方面表明此变量、常量所属“范围”的标识，这个name_scope和variable_scope就是干这个事情的，另一方面是从name上保证此变量命名的唯一性。有了这个scope的存在，其中描述的变量和常量就会在机器当中自动给添加前缀描述，作为对各个变量、常量的区分。在这里的编程和以前使用C、C++不同之处就是，C/C++当中的变量名实际相当于我们这里的XXX.name()而不是XXX，计算机区分的是XXX.name()。简单说，有了scope，那么在tensorflow当中就是用op/tensor名来划定范围，实现对变量或者常量名的唯一性定义，避免冲突。

2.scope是怎么干的

接下来我们要分析的问题是：究竟name_scope()和variable_scope()对可以产生变量的tf.get_variable()和tf.Variable()会有什么不同？为了一探究竟，接下来做一些测试：

2.1 tf.name_scope对tf.get_variable()的影响

import tensorflow as tf

with tf.name_scope("a_name_scope") as myscope:
    initializer = tf.constant_initializer(value=1)
    var1 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1], dtype=tf.float32, initializer=initializer)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(var1.name)        # var1:0
    print(sess.run(var1))   # [ 1.]

 

var1:0
[ 1.]

[结论]：

name_scope()没有对 tf.get_variable()产生的变量增加“范围”。于是，如果再有相同的变量名生成，即便name_scope使用了新的名字“a_name_scope_new”，仍旧会破坏“唯一性”，从而导致出错“该变量已经定义过了！”，试验一下：

with tf.name_scope("a_name_scope_new") as myscope:
    initializer = tf.constant_initializer(value=1)
    var1 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1], dtype=tf.float32, initializer=initializer)

 

---------------------------------------------------------------------------

ValueError: Variable var1 already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope?

【结论】：

果然出错了！“Variable var1 already exists, disallowed.”，说明name_scope没有对get_variable()增加“范围”。那我现在还想生成一个新的变量var2而且要让其内容与var1相同怎么办？

with tf.name_scope("a_name_scope") as myscope:
    #initializer = tf.constant_initializer(value=1)
    var2 = tf.get_variable(name='var2', dtype=tf.float32, initializer=var1)
    #var2=var1
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(var1.name)        # var1:0
    print(sess.run(var1))   # [ 1.]
    print(var2.name)        # var2:0
    print(sess.run(var2))   # [ 1.]

 

var1:0
[ 1.]
var2:0
[ 1.]

 

【结论】：

看结果，的确生成了新的变量var2。如果我不想生成新的变量var2,而只想做个变量的名称更改怎么办？注意，这里就和C、C++有不同了。

 

• 1

with tf.name_scope("a_name_scope") as myscope:
    var3=var1
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(var1.name)        # var1:0
    print(sess.run(var1))   # [ 1.]
    print(var3.name)        # var1:0
    print(sess.run(var3))   # [ 1.]

 

var1:0
[ 1.]
var1:0
[ 1.]

 

【结论】：

虽然有一个变量var3，但是其name和值都是与var1相同的，计算机认的是name，认为这两个是完全一样的，并不是新建，只是引用，我们可以理解为是C语言中的指针，指针的名字可以千奇百怪，但是其指向的地址内容才是其真正的归属。所以，这个变量var3你可以随时设置，不会引起重复性、唯一性的错误——“Variable var1 already exists, disallowed.”。

 

• 1

变量的名称只是指针名，变量的name是地址

with tf.name_scope("a_name_scope") as myscope:
    var3=var1

 

【结论】：

的确没有引起错误提示。

 

2.2 variable_scope对get_variable的影响

那么接着分析，既然name_scope对get_variable没有增加“范围”，那variable_scope呢？

 

with tf.variable_scope("a_variable_scope") as myscope:
    initializer = tf.constant_initializer(value=1)
    var1 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1], dtype=tf.float32, initializer=initializer)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(var1.name)        # a_variable_scope/var1:0
    print(sess.run(var1))   # [ 1.]

 

a_variable_scope/var1:0
[ 1.]

 

【结论】：variable_scope对get_variable有命名的影响

看到var1指向的内容被新建了，其name变成了“a_variable_scope/var1:0”，也就是说对计算机而言这已经是一个新的内容了，需要一个新的内存来存储，这个和之前的var1.name = var1:0已经不是一个东西了.同时，我们想要找到之前的var1的name已经是不能够了，这个完全就是C/C++指针的意思，指针指向了一个新的内存，如果不使用一个新的指针指向旧的地址，那么就会导致旧地址的内容无法检索了。验证一下：

 

• 1

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(var1.name)        # a_variable_scope/var1:0
    print(sess.run(var1))   # [ 1.]
    print(var3.name)        # var1:0
    print(sess.run(var3))   # [ 1.]

 

a_variable_scope/var1:0
[ 1.]
var1:0
[ 1.]

 

【结论】： 变量名就是指针，变量的name属性是地址

var3是前面对旧的var1的内容的指针，虽然在前面var1指向了新建的内容（a_variable_scope/var1:0），但是原有内容的指针给了var3，所以现在仍旧可以通过指针找到旧地址内容。前面看到了，使用variable_scope能够产生新的变量，即增加了“范围”标识的变量，那么这个能否再次执行产生新的变量呢？也就是说，新产生的name为（a_variable_scope/var1:0）的地址能否再次被新建？

 

with tf.variable_scope("a_variable_scope") as myscope:
    initializer = tf.constant_initializer(value=1)
    var1 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1], dtype=tf.float32, initializer=initializer)

 

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ValueError                                Traceback (most recent call last)
ValueError: Variable a_variable_scope/var1 already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope?

 

【结论】：get_variable取值的唯一性仍旧需要保证

可见虽然variable_scope可以增加name“范围”，但是get_variable取值的唯一性仍旧需要维护，否则就会出错，你是不可以任性新建的。那我现在就是想重用此变量，我就是想更改一个变量名而已，行吗？当然行，之前我们就采用了直接变量名赋值就行了“var3=var1”，这样变量名改为了var3，但是其name仍旧是var1的name，从c理解就是，指针随便建，地址唯一不变，街道名你随便改，可是街道你不能随便拆改。那还有一种材料中介绍的方法，就是使用reuse_variables(),但是一旦重用的对象本身不存在就会报错。这里说的对象不是“指针”，而是指针地址，而且是带有variable_scope指定的“范围”的指针地址。

 

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(var1.name)        # a_variable_scope/var1:0
    print(sess.run(var1))   # [ 1.]
    print(var2.name)        # var2:0
    print(sess.run(var2))   # [ 1.]
    print(var3.name)        # var1:0
    print(sess.run(var3))   # [ 1.]

 

a_variable_scope/var1:0
[ 1.]
var2:0
[ 1.]
var1:0
[ 1.]

 

【分析】：

看看上面三个变量，如果在 tf.variable_scope(“a_variable_scope”)下则会增加“范围”——（a_variable_scope），显然，var1是已存在的对象，而var2虽然也是有已有的地址，但是如果在 tf.variable_scope当中使用get_variable来获取则会新建一个name为：（a_variable_scope/var2:0），所以var2不能当做是已有地址的变量来被重用，否则会出错。var1是可以被重用的，因为他的确是一个已有的范围内的地址。

with tf.variable_scope("a_variable_scope") as myscope:
    initializer = tf.constant_initializer(value=1)
    myscope.reuse_variables()
    var2 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1], dtype=tf.float32, initializer=initializer)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(var1.name)        # a_variable_scope/var1:0
    print(sess.run(var1))   # [ 1.]
    print(var2.name)        # a_variable_scope/var1:0
    print(sess.run(var2))   # [ 1.]

 

a_variable_scope/var1:0
[ 1.]
a_variable_scope/var1:0
[ 1.]

 

**【结论】：**var1被var2重用了

with tf.variable_scope("a_variable_scope") as myscope:
    initializer = tf.constant_initializer(value=1)
    myscope.reuse_variables()
    var2 = tf.get_variable(name='var2', shape=[1], dtype=tf.float32, initializer=initializer)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(var1.name)        # a_variable_scope/var1:0
    print(sess.run(var1))   # [ 1.]
    print(var2.name)        # a_variable_scope/var1:0
    print(sess.run(var2))   # [ 1.]

 

---------------------------------------------------------------------------

ValueError                                Traceback (most recent call last)

ValueError: Variable a_variable_scope/var7 does not exist, or was not created with tf.get_variable(). Did you mean to set reuse=None in VarScope?

 

【结论】：

在上面var1被var2重用，这个是正确的，但是紧接着想重新新建一个就会立马报错的，说明这个重用操作“myscope.reuse_variables()”在with范围内都是生效的。如果name_scope下使用reuse_variables()则会报错。

 

with tf.name_scope("a_name_scope") as myscope:
    initializer = tf.constant_initializer(value=1)
    myscope.reuse_variables()
    var1 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1], dtype=tf.float32, initializer=initializer)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(var1.name)        # var1:0
    print(sess.run(var1))   # [ 1.]

 

---------------------------------------------------------------------------

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
AttributeError: 'str' object has no attribute 'reuse_variables'

 

2.3 name_scope()对variable的影响

with tf.name_scope("a_name_scope") as myscope:
    var2 = tf.Variable(name='var2', initial_value=[2], dtype=tf.float32)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(var1.name)        # var1:0
    print(sess.run(var1))   # [ 1.]
    print(var2.name)        # a_name_scope/var2:0
    print(sess.run(var2))   # [ 2.]

 

a_variable_scope/var1:0
[ 1.]
a_name_scope_5/var2:0
[ 2.]

 

【结论】：

很棒！name_scope对variable有效，新增了“范围”名。那这个范围名是否与get_variable一样有唯一性？

 

with tf.name_scope("a_name_scope") as myscope:
    var2 = tf.Variable(name='var2', initial_value=[2], dtype=tf.float32)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(var1.name)        # var1:0
    print(sess.run(var1))   # [ 1.]
    print(var2.name)        # a_name_scope/var2:0
    print(sess.run(var2))   # [ 2.]

 

a_variable_scope/var1:0
[ 1.]
a_name_scope_6/var2:0
[ 2.]

 

【结论】：

从上面结果看，唯一性仍旧保证了，原因是自动的将var2.name从（a_name_scope_1/var2:0）变为了（a_name_scope_2/var2:0）.这里使用了“变为”这个词实际是错误的，因为根本不是变为，而是新建了一个name 为（a_name_scope_2/var2:0）的变量，这个变量和前面的那个变量的名都为var2但是name属性却是不同的。

 

2.4 variable_scope对variable的影响

with tf.variable_scope("my_variable_scope") as myscope:
    var2 = tf.Variable(name='var2', initial_value=[initializer.value], dtype=tf.float32)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(var1.name)        # var1:0
    print(sess.run(var1))   # [ 1.]
    print(var2.name)        # a_name_scope/var2:0
    print(sess.run(var2))   # [ 2.]

a_variable_scope/var1:0
[ 1.]
my_variable_scope/var2:0
[ 1.]

 

【结论】：

variable_scope对variable有效，而且从下面的运行结果看，唯一性可以得到保证，新建了一个新的变量，这点和name_scope一致。

 

• 1

with tf.variable_scope("my_variable_scope") as myscope:
    var2 = tf.Variable(name='var2', initial_value=[initializer.value], dtype=tf.float32)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(var1.name)        # var1:0
    print(sess.run(var1))   # [ 1.]
    print(var2.name)        # a_name_scope/var2:0
    print(sess.run(var2))   # [ 2.]

 

a_variable_scope/var1:0
[ 1.]
my_variable_scope_1/var2:0
[ 1.]

 

总结：

[1]. name_scope 对 get_variable新建变量的name属性无影响；对variable新建变量的name属性增加了“范围”标识。

[2]. variable_scope对get_variable新建变量的name属性和variable新建变量的name属性都增加了“范围”标识。

[3]. get_variable新建变量如果遇见重复的name则会因为重复而报错。

[4]. variable新建的变量如果遇见重复的name则会自动修改前缀，以避免重复出现。