Tensorflow中提供了通过变量名称来创建和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。该机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope函数来实现的。下面将分别介绍两个函数的使用 ...

从初识tf开始，变量这个名词就一直都很重要，因为深度模型往往所要获得的就是通过参数和函数对某一或某些具体事物的抽象表达。而那些未知的数据需要通过学习而获得，在学习的过程中它们不断变化着，最终收敛达到较好的表达能力，因此它们无疑是变量。 正如三位大牛所言：深度学习是一种多层表示学习方法，用简单 ...

1、TensorFlow中的变量和常量介绍 　　TensorFlow中的变量： 以上代码定义了一个state变量， 以上代码创建一个操作，使定义的变量加一，并将加一后的值赋给 new_value 赋值操作，将new_value 的值赋 ...

当我们的神经网络拥有很复杂的模块时，我们使用TensorFlow提供的变量作用域(tf.variable_scope)来管理这些变量。 变量作用域的两个核心方法： 在上一篇文章中，我们已经有用到这两个方法，这一篇我们聚焦在这两方法的具体说明上。 tf.get_variable ...

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 ...

names=[i.name for i in tf.all_variables()]for i in names: print i ker=tf.get_default_graph() ...

管理，另外这样一来代码的封装性受到极大影响。因此，TensorFlow提供了一种变量管理方法：变量作用 ...

初始化函数 功能 主要参数 tf.constant_initializer 将变量初始化为给定常量 常量的取值（tf.constant_initializer(value ...