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 ...
. 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.Variv ...
2018-07-05 22:29 0 7575 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
tf.Variable(<initial - value>,name=<optional - name>) 此函数用于定义图变量。生成一个初始值为initial - value的变量。 tf.get_variable(name,shape,dtype ...
tf.variable_scope(name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer=None,caching_device=None,partitioner=None,custom_getter ...
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 ...
创建方法 ...