。因此，tensorflow中用tf.Variable(), tf.get_variable, tf.Va ...

学了tf比较长一段时间了，一直没有搞懂tf中的variable_scope的用法。感觉有些知识点很零碎，这次看了一本书（质量比想象中的要好很多啊），整体的回顾一下tf。 1. tf变量管理 tf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 ...

name/variable_scope 的作用 充分理解 name / variable_scope TensorFlow 入门笔记 当一个神经网络比较复杂、参数比较多时，就比较需要一个比较好的方式来传递和管理这些参数。而Tensorflow提供了通过变量名称来创建 ...

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 ...

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 ...

区别 使用tf.Variable()的时候，tf.name_scope()和tf.variable_scope() 都会给 Variable 和 op 的 name属性加上前缀。 使用tf.get_variable()的时候，tf.name_scope()就不会 ...

问题原因在于在tf2下调用了tf1的API，而tf2中是没有placeholder的。 解决方法： 使用： import tensorflow.compat.v1 as tftf.disable_v2_behavior() 替换： import tensorflow as tf ...

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 ...