在这篇文章中,我会试图讲解JavaScript变量的作用域和声明提升,以及许多隐隐藏的陷阱.为了确保我们不会碰到不可预见的问题,我们必须真正理解这些概念. 基本定义 作用范围是个“木桶”,里面装着变量.变量可以是局部或者全局性的,但在子范围中定义的变量是可以访问父范围的,这一点可能会造成一些困扰. 在JavaScript中使用"var"关键字声明变量.一旦在父范围宣声明,就会作为各自子范围的一部分.即在本地范围内有效,但本地定义的变量不可在全局范围内访问. 让我们来看一个例子.执行下面…

举例说明 TensorFlow中的变量一般就是模型的参数.当模型复杂的时候共享变量会无比复杂. 官网给了一个case,当创建两层卷积的过滤器时,每输入一次图片就会创建一次过滤器对应的变量,但是我们希望所有图片都共享同一过滤器变量,一共有4个变量:conv1_weights,conv1_biases,conv2_weights, and conv2_biases. 通常的做法是将这些变量设置为全局变量.但是存在的问题是打破封装性,这些变量必须文档化被其他代码文件引用,一旦代码变化,调用方也可能需要…

http://www.crifan.com/summary_python_variable_effective_scope/ 解释python中变量的作用域 示例: 1.代码版 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- """ ------------------------------------------------------------------------------- Function: [整理]Python中:sel…

import tensorflow as tf def f(): var = tf.Variable(initial_value=tf.random_normal(shape=[2])) return var a1=f() a2=f() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(a1)) print(sess.run(a2)) 输出为: [-0.74532765 -1…

一 .tf.variable() 在模型中每次调用都会重建变量,使其存储相同变量而消耗内存,如: def repeat_value(): weight=tf.variable(tf.random_normal([5,5,6]),name='weight') return weight 如果多次调用函数如: result1=repeat_value() result2=repeat_value() # 重复调用 将会重复创建一份变量,却保存相同模型参数.若使用字典可以解决此类问题,却破坏模型封装性…

1.图.操作和张量 TensorFlow 的计算表现为数据流图,所以 tf.Graph 类中包含一系列表示计算的操作对象(tf.Operation),以及在操作之间流动的数据 — 张量对象(tf.Tensor).与图相关的 API 均位于tf.Graph 类中: tf.Operation 类代表图中的一个节点,用于计算张量数据.该类型由节点构造器(如 tf.matmul()或者 Graph.create_op())产生.例如,c = tf.matmul(a, b)创建一个 Operation 类…

翻译自:https://stackoverflow.com/questions/35919020/whats-the-difference-of-name-scope-and-a-variable-scope-in-tensorflow 问题:下面这几个函数的区别是什么? tf.variable_op_scope(values, name, default_name, initializer=None) Returns a context manager for defining an op t…

线程控制器类 线程控制器原理: 监视tensorflow所有后台线程,有异常出现(主要是越界,资源循环完了)时,其should_stop方法就会返回True,而它的request_stop方法则用于要求各个线程安全退出.需要使用local变量,初始化时注意. coord = tf.train.Coordinator() # 线程控制器 threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) # 启动队列 try: while not coord.s…

一.由来 深度学习中需要使用大量的变量集,以往写代码我们只需要做全局限量就可以了,但在tensorflow中,这样做既不方便管理变量集,有不便于封装,因此tensorflow提供了一种变量管理方法:变量作用域机制 二.两个重要API tf.get_variable(name, shape=None) # 根据给定的名字创建或返回一个变量 tf.variable_scope(name_or_scope, reuse=None) # 将name_or_scope下的所有变量组成一个命名空间 三.解读…

在javascript中, 理解变量的作用域以及变量提升是非常有必要的.这个看起来是否很简单,但其实并不是你想的那样,还要一些重要的细节你需要理解. 变量作用域 “一个变量的作用域表示这个变量存在的上下文.它指定了你可以访问哪些变量以及你是否有权限访问某个变量.” 变量作用域分为局部作用域和全局作用域. 局部变量(处于函数级别的作用域) 不像其他对面对象的编程语言(比方说C++,Java等等),javascript没有块级作用域(被花括号包围的):当是,javascript有拥有函数级别的作用域…