管理，另外這樣一來代碼的封裝性受到極大影響。因此，TensorFlow提供了一種變量管理方法：變量作用 ...

一、由來 深度學習中需要使用大量的變量集，以往寫代碼我們只需要做全局限量就可以了，但在tensorflow中，這樣做既不方便管理變量集，有不便於封裝，因此tensorflow提供了一種變量管理方法：變量作用域機制 二、兩個重要API tf.get_variable(name ...

舉例說明 TensorFlow中的變量一般就是模型的參數。當模型復雜的時候共享變量會無比復雜。 官網給了一個case，當創建兩層卷積的過濾器時，每輸入一次圖片就會創建一次過濾器對應的變量，但是我們希望所有圖片都共享同一過濾器變量，一共有4個變量：conv1_weights ...

1. 內存作用域 作用域：一個變量的作用域就是一個{}中。可以在mian函數中用一個{}來隔絕兩個相同的變量名。 extern 使用： a.c： main.c extern int age; //有一個變量，類型是int，名字是age，已經在同文件下 ...

Date: 2019-05-27 Author: Sun 變量由作用范圍來限制，按照作用域分類可分為： 全局(global): 在函數外部定義 局部（local)：在函數內部定義 1. 命名空間 ​ 比如有一個學校，有5個班級，在2班 ...

局部變量和全局變量 所謂局部變量，指的是定義在函數內的變量，只能在函數內使用，它與函數外具有相同名稱的其他變量沒有任何關系。不同函數中，可以使用相同名字的局部變量，它們代表不同對象，互不干擾。此外，函數的形式參數也屬於局部變量，作用范圍僅限於函數內部。 在函數之外定義的變量稱為全局變量 ...

1.共享變量用途 在構建模型時，需要使用tf.Variable來創建一個變量（也可以理解成節點）。當兩個模型一起訓練時，一個模型需要使用其他模型創建的變量，比如，對抗網絡中的生成器和判別器。如果使用tf.Variable，將會生成一個新的變量，而我們需要使用原來的那個變量。這時就是通過引入 ...

共享變量 通常情況下，當向Spark操作(如map,reduce)傳遞一個函數時，它會在一個遠程集群節點上執行，它會使用函數中所有變量的副本。這些變量被復制到所有的機器上，遠程機器上並沒有被更新的變量會向驅動程序回傳。在任務之間使用通用的，支持讀寫的共享變量是低效的。盡管如此，Spark提供 ...