。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 ...

學了tf比較長一段時間了，一直沒有搞懂tf中的variable_scope的用法。感覺有些知識點很零碎，這次看了一本書（質量比想象中的要好很多啊），整體的回顧一下tf。 1. tf變量管理 tf提供了通過變量名稱來創建或者獲取一個變量的機制。通過這個機制，在不同的函數中可以直接通過變量 ...

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 ...

翻譯自：https://stackoverflow.com/questions/35919020/whats-the-difference-of-name-scope-and-a-variable-scope-in-tensorflow 問題：下面這幾個函數的區別 ...

tf.name_scope() 此函數作用是共享變量。在一個作用域scope內共享一些變量，簡單來說，就是給變量名前面加個變量空間名，只限於tf.Variable()的變量 tf.variable_scope() 和tf.name_scope()作用一樣，不過包括 ...

轉載http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/60877873 1. 首先看看比較簡單的 tf.name_scope(‘scope_name’). tf.name_scope 主要結合 tf.Variable() 來使用，方便參數命名管理 ...

一 .tf.variable() 在模型中每次調用都會重建變量，使其存儲相同變量而消耗內存，如： def repeat_value(): 　　weight=tf.variable(tf.random_normal([5,5,6]),name='weight') 　　return weight ...