Tensorflow函式——tf.variable_scope()詳解
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)
返回一個用於定義建立variable(層)的op的上下文管理器。
該上下文管理器驗證(可選)值來自同一圖形,確保圖形是預設圖形,並推送名稱範圍和variable範圍。
如果name_or_scope不為None,則按原樣使用。 如果範圍為None,則使用default_name。 在這種情況下,如果以前在同一個範圍內使用了相同的名稱,那麼它將會被唯一的附加到_N。
可變範圍允許建立新的variable並分享已建立的variable,同時提供檢查,不會意外建立或共享。 有關詳細資訊,請參閱可變範圍如何操作,這裡我們僅提供幾個基本示例。
如何建立新variable的簡單示例:
with tf.variable_scope("foo"):
with tf.variable_scope("bar"):
v = tf.get_variable("v", [1])
assert v.name == "foo/bar/v:0"
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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
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通過捕獲範圍並設定重用來共享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
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為了防止意外共享variable,當在非重用範圍內獲取現有variable時,我們引發異常。
with tf.variable_scope("foo"):
v = tf.get_variable("v", [1])
v1 = tf.get_variable("v", [1])
# Raises ValueError("... v already exists ...").
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同樣,當嘗試獲取在重用模式下不存在的variable時,我們引發異常。
with tf.variable_scope("foo", reuse=True):
v = tf.get_variable("v", [1])
# Raises ValueError("... v does not exists ...").
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請注意,重用標誌是繼承的:如果我們開啟一個重用的範圍,那麼它的所有子範圍也會變得重用。
ARGS:
name_or_scope:string或VariableScope:要開啟的範圍。
default_name:如果name_or_scope引數為None,則將使用預設名稱,此名稱將被唯一。 如果提供了name_or_scope,它將不會被使用,因此它不是必需的,可以是None。
值:傳遞給op函式的Tensor引數列表。
初始化器:此範圍內的變數的預設初始化程式。
regularizer:此範圍內的變數的預設正則符。
caching_device:此範圍內的變數的預設快取裝置。
partitioner:此範圍內變數的預設分割槽。
custom_getter:此範圍內變數的預設定製getter。
重用:True或None 如果是,我們進入該範圍以及所有子範圍的重用模式; 如果沒有,我們只是繼承父範圍重用。
dtype:在此範圍中建立的變數型別(預設為傳遞範圍中的型別,或從父範圍繼承)
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返回:
可以捕獲和重複使用的範圍。
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