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

在训练深度网络时,为了减少需要训练参数的个数(比如具有simase结构的LSTM模型).或是多机多卡并行化训练大数据大模型(比如数据并行化)等情况时,往往需要共享变量.另外一方面是当一个深度学习模型变得非常复杂的时候,往往存在大量的变量和操作,如何避免这些变量名和操作名的唯一不重复,同时维护一个条理清晰的graph非常重要. ==因此,tensorflow中用tf.Variable(),tf.get_variable(),tf.Variable_scope(),tf.name_scope()几个

网络层中变量存在两个问题: 随着层数的增多,导致变量名的增多: 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. 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“/”. tf.get_variable在第二次使用某个变量时,可以用reuse=True来共享

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_variable函数的作用从tf的注释里就可以看出来-- 'Gets an existing variable with this name or create a new one'. 与 tf.get_variable 函数相对的还有一个 tf.Variable 函数,两者的区别是: tf.Va

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_scope() 和tf.name_scope()作用一样,不过包括tf.get_variable()的变量和tf.Variable()的变量 在同一个程序中多次调用,在第一次调用之后需要将reuse参数设置为True with tf.variable_scope("one"): a = tf

1. tf.Variable与tf.get_variable tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的. 当然,变量也可以通过tf.Varivale来创建.当tf.get_variable用于变量创建时,和tf.Variable的功能基本等价

tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. 1. tf.Variable(创建变量)与tf.get_variable(创建变量 或 复用变量) TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的. 变量可以通过tf.Varivale来创建.当tf.get_variable用于变量创建时,和tf.

1. sys.argv[1:]  # 在控制台进行参数的输入时,只使用第二个参数以后的数据 参数说明:控制台的输入:python test.py what, 使用sys.argv[1:],那么将获得what这个数值 # test.py import sys print(sys.argv[1:]) 2. tf.split(value=x, num_or_size_split=2, axis=3) # 对数据进行切分操作,比如原始维度为[1, 227, 227, 96], 切分后的维度为[2, 1,

https://blog.csdn.net/qq_22522663/article/details/78729029 1. tf.Variable与tf.get_variabletensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的. 当然,变量也可以通过

Tensorflow函数——tf.variable_scope()详解 https://blog.csdn.net/yuan0061/article/details/80576703 2018年06月05日 09:38:25 yuan0061 阅读数:2567   tf.variable_scope(name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer=None,caching_device=None,p

转载:https://blog.csdn.net/gaoyueace/article/details/79079068 例如: #在名字为ae的命名空间内创建变量 with tf.variable_scope('ae'): Y_pred, Y_pred_modi = self.ae_u(X) with tf.variable_scope('dis'): XY_real_pair = self.dis(X, Y) with tf.variable_scope('dis',reuse=True):

转载http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/60877873 1. 首先看看比较简单的 tf.name_scope(‘scope_name’). tf.name_scope 主要结合 tf.Variable() 来使用,方便参数命名管理. ''' Signature: tf.name_scope(*args, **kwds) Docstring: Returns a context manager for use when defining a

1. 首先看看比较简单的 tf.name_scope(‘scope_name’). tf.name_scope 主要结合 tf.Variable() 来使用,方便参数命名管理. ''' Signature: tf.name_scope(*args, **kwds) Docstring: Returns a context manager for use when defining a Python op. ''' # 也就是说,它的主要目的是为了更加方便地管理参数命名. # 与 tf.Varia

ValueError: Variable conv1/weights1 already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope? Originally defined at: 在使用tensorflow 中的tf.variable_scope和tf.get_variable搭建网络时,重复运行程序会报以上的ValueError错误,这是因为第二次运行时,内存中已经存在名字相同的层或者参数,发生了冲突,所以会提示

1.tf.variable_scope 功能:tf.variable_scope可以让不同命名空间中的变量取相同的名字,无论tf.get_variable或者tf.Variable生成的变量 TensorFlow链接:https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/variable_scope?hl=en 举例: with tf.variable_scope('V1'): a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=

前言:最近做一个实验,遇到TensorFlow变量作用域问题,对tf.name_scope().tf.variable_scope()等进行了较为深刻的比较,记录相关笔记:tf.name_scope().tf.variable_scope()是两个作用域函数,一般与两个创建/调用变量的函数tf.variable() 和tf.get_variable()搭配使用.常用于:1)变量共享:2)tensorboard画流程图进行可视化封装变量.通俗理解就是:tf.name_scope().tf.vari

最近在看TensorFlow的变量管理,发现很多代码中tf.variable_scope()参数的数量及意义还不太清楚,特此记录: def __init__(self, name_or_scope, default_name=None, values=None, initializer=None, regularizer=None, caching_device=None, partitioner=None, custom_getter=None, reuse=None, dtype=None,

https://blog.csdn.net/gqixf/article/details/80191918 https://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article/details/72328815

https://my.oschina.net/liusicong/blog/1593467

上次说到了 TensorFlow 从文件读取数据,这次我们来谈一谈变量共享的问题. 为什么要共享变量?我举个简单的例子:例如,当我们研究生成对抗网络GAN的时候,判别器的任务是,如果接收到的是生成器生成的图像,判别器就尝试优化自己的网络结构来使自己输出0,如果接收到的是来自真实数据的图像,那么就尝试优化自己的网络结构来使自己输出1.也就是说,生成图像和真实图像经过判别器的时候,要共享同一套变量,所以TensorFlow引入了变量共享机制. 变量共享主要涉及到两个函数: tf.get_variab