tf.Variable()与tf.get_variable()的区别

本文深入解析了TensorFlow中两种变量创建方法:tf.Variable()与tf.get_variable()的区别与使用场景。通过具体实例展示了如何利用这两种方法初始化不同类型的变量。
部署运行你感兴趣的模型镜像

tf.Variable()与tf.get_variable()是TensorFlow的两种变量创建方法:
w= tf.Variable(tf.random_normal([10, 20]), name=‘w’)
w= tf.get_variable(name=‘w’, shape=[10, 20], initializer = tf.random_normal_initializer())

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.15

TensorFlow-v2.15

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

`tf.variable_scope` 是 TensorFlow 的一个函数,用于管理变量的命名空间。它可以用来创建和共享变量,并控制变量命名的规则和作用域。使用 `tf.variable_scope` 可以避免变量名冲突的问题,也可以方便地查看和管理变量。 在 TensorFlow 中,变量是我们需要训练的模型参数,`tf.variable_scope` 可以让我们对这些变量进行管理。例如,我们可以使用 `tf.variable_scope` 来给变量命名,如: ``` with tf.variable_scope('my_variable_scope'): weights = tf.get_variable('weights', [784, 256], initializer=tf.random_normal_initializer()) ``` 这里,我们使用 `tf.get_variable` 创建了一个名为 `weights` 的变量,并将其放在了一个名为 `my_variable_scope` 的命名空间中。这样,在后续的代码中,我们就可以通过 `tf.variable_scope` 和 `tf.get_variable` 来方便地获取这个变量,而不用担心变量名冲突的问题。 除了命名空间的管理,`tf.variable_scope` 还可以控制变量的共享。例如,我们可以使用 `reuse` 参数来共享变量: ``` with tf.variable_scope('my_variable_scope'): weights1 = tf.get_variable('weights', [784, 256], initializer=tf.random_normal_initializer()) with tf.variable_scope('my_variable_scope', reuse=True): weights2 = tf.get_variable('weights') ``` 这里,在第一个 `with` 块中,我们创建了一个名为 `weights` 的变量。在第二个 `with` 块中,我们通过将 `reuse` 参数设置为 `True` 来告诉 TensorFlow 我们要共享变量。然后,我们再次调用 `tf.get_variable('weights')` 来获取这个变量,这次 TensorFlow 将返回之前创建的那个变量,而不是创建一个新的变量。这样,我们就可以方便地在不同的代码块中共享变量了。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值