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

Let's begin by a short introduction to variable sharing. It is a mechanism in TensorFlow that allows for sharing variables accessed in different ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...