variable与get_variable

TensorFlow变量详解

最新推荐文章于 2022-09-21 17:48:01 发布

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本文详细对比了TensorFlow中tf.Variable与tf.get_variable的区别，包括它们在变量共享方面的应用及如何解决命名冲突问题，并介绍了多种初始化变量的方法。

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Variable

tensorflow中有两个关于variable的op，tf.Variable()与tf.get_variable()下面介绍这两个的区别

tf.Variable与tf.get_variable()

tf.Variable(initial_value=None, trainable=True, collections=None, validate_shape=True, caching_device=None, name=None, variable_def=None, dtype=None, expected_shape=None, import_scope=None)
 
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tf.get_variable(name, shape=None, dtype=None, initializer=None, regularizer=None, trainable=True, collections=None, caching_device=None, partitioner=None, validate_shape=True, custom_getter=None)
 
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区别

使用tf.Variable时，如果检测到命名冲突，系统会自己处理。使用tf.get_variable()时，系统不会处理冲突，而会报错

import tensorflow as tf
w_1 = tf.Variable(3,name="w_1")
w_2 = tf.Variable(1,name="w_1")
print w_1.name
print w_2.name
#输出
#w_1:0
#w_1_1:0
 
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import tensorflow as tf

w_1 = tf.get_variable(name="w_1",initializer=1)
w_2 = tf.get_variable(name="w_1",initializer=2)
#错误信息
#ValueError: Variable w_1 already exists, disallowed. Did
#you mean to set reuse=True in VarScope?
 
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基于这两个函数的特性，当我们需要共享变量的时候，需要使用tf.get_variable()。在其他情况下，这两个的用法是一样的

get_variable()与Variable的实质区别

来看下面一段代码：

import tensorflow as tf

with tf.variable_scope("scope1"):
    w1 = tf.get_variable("w1", shape=[])
    w2 = tf.Variable(0.0, name="w2")
with tf.variable_scope("scope1", reuse=True):
    w1_p = tf.get_variable("w1", shape=[])
    w2_p = tf.Variable(1.0, name="w2")

print(w1 is w1_p, w2 is w2_p)
#输出
#True  False
 
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看到这，就可以明白官网上说的参数复用的真面目了。由于tf.Variable() 每次都在创建新对象，所有reuse=True 和它并没有什么关系。对于get_variable()，来说，如果已经创建的变量对象，就把那个对象返回，如果没有创建变量对象的话，就创建一个新的。

random Tensor

可用于赋值给tf.Variable()的第一个参数

tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

tf.random_uniform(shape, minval=0, maxval=None, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

tf.random_shuffle(value, seed=None, name=None)

tf.random_crop(value, size, seed=None, name=None)

tf.multinomial(logits, num_samples, seed=None, name=None)

tf.random_gamma(shape, alpha, beta=None, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

tf.set_random_seed(seed)
 
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constant value tensor

tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None)

tf.zeros_like(tensor, dtype=None, name=None)

tf.ones(shape, dtype=tf.float32, name=None)

tf.ones_like(tensor, dtype=None, name=None)

tf.fill(dims, value, name=None)

tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const')
 
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initializer

tf.constant_initializer(value=0, dtype=tf.float32)
tf.random_normal_initializer(mean=0.0, stddev=1.0, seed=None, dtype=tf.float32)
tf.truncated_normal_initializer(mean=0.0, stddev=1.0, seed=None, dtype=tf.float32)
tf.random_uniform_initializer(minval=0, maxval=None, seed=None, dtype=tf.float32)
tf.uniform_unit_scaling_initializer(factor=1.0, seed=None, dtype=tf.float32)
tf.zeros_initializer(shape, dtype=tf.float32, partition_info=None)
tf.ones_initializer(dtype=tf.float32, partition_info=None)
tf.orthogonal_initializer(gain=1.0, dtype=tf.float32, seed=None)
 
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