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 , , ,name weight return weight 如果多次调用函数如： result repeat value result repeat value 重复调用 将会重复创建一份变量， ...
2019-10-23 15:11 0 570 推荐指数：
1. 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 ...
tf.variable_scope(name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer=None,caching_device=None,partitioner=None,custom_getter ...
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 ...
https://blog.csdn.net/gg_18826075157/article/details/78368924 ...
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 ...
数据流图有两大组成部分： Tensor对象 Op对象 这二者的特性都是不可变的(immutable),在数据流图中对于普通Tensor来说，经过一次Op操作之后，就会转化为另一个Te ...
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 ...
创建方法 ...
