前言:最近做一個實驗,遇到TensorFlow變量作用域問題,對tf.name_scope()、tf.variable_scope()等進行了 ...
. tf.Variable與tf.get variable tensorflow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的名字來使用變量,而不需要將變量通過參數的形式到處傳遞。 TensorFlow中通過變量名獲取變量的機制主要是通過tf.get variable和tf.variable scope實現的。 當然,變量也可以通過tf.Variv ...
2018-07-05 22:29 0 7575 推薦指數:
前言:最近做一個實驗,遇到TensorFlow變量作用域問題,對tf.name_scope()、tf.variable_scope()等進行了 ...
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 ...
最近在看TensorFlow的變量管理,發現很多代碼中tf.variable_scope()參數的數量及意義還不太清楚,特此記錄: def __init__(self, name_or_scope, default_name=None, values=None, initializer ...
tf.Variable(<initial - value>,name=<optional - name>) 此函數用於定義圖變量。生成一個初始值為initial - value的變量。 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 ...
創建方法 ...