tensorflow 如何共享网络参数

文章探讨了在Tensorflow中使用变量空间和命名空间尝试共享两个网络参数的问题,但因类初始化的限制遇到困难。作者发现简单的解决方案是只定义一个网络并输入不同的数据。这种方法同样适用于Pytorch,但作者没有深入探讨,建议通过实践验证。

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问题描述

今天想做一个实验,需要用到两个网络共享一套参数。初步想来,是想利用tensorflow的变量空间和命名空间来实现的,就像[1][2]中提到的那样,后来发现涉及类初始化的关系,并不能很好的如愿。

解决方案

后来去查资料,哇,共享网络参数不就是用一个网络嘛!豁然开朗!只定义一个网络,往里放不同的输入就可以了。

该方法应当也适合于pytorch的网络参数共享,不过博主目前实践经验有限,不做过多推测,一切都交给黄金般的实践吧! 

参考链接 

[1] tf.variable_scope()用法详解_千千Sama的博客-优快云博客

[2] tensorflow参数共享_如何建立两个共享参数的网络 tensorflow_Hhaicl的博客-优快云博客

[3] keras - Tensorflow 2.0 How make share parameters among convolutional layers? - Stack Overflow

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