tf.variable_scope和tf.name_scope,tf.Variables和tf.get_variables

最新推荐文章于 2021-06-29 21:26:06 发布
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博客聚焦于TensorFlow中的tf.variable_scope、tf.name_scope、tf.Variables和tf.get_variables。这些内容在TensorFlow编程里对变量管理和作用域控制至关重要，能帮助开发者更好地组织和使用变量。

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【Tensorflow练习】： tf.variable_scope、tf.get_variable、tf.get_variable_scope、arg_scope的简单使用示例
缘来如此
04-25 965
首先导入库： #coding=utf-8 #如果出现编码上的问题，可能需要先写上面这行，保存一下文件，再写下面的部分 import tensorflow as tf 创建新变量的一个实例： #对应的参数(name_or_scope, default_name, values=None, ...,reuse=None,...,auxiliary_name_scope=True) #其中，...
Tensorflow中tf.name_scope() 和 tf.variable_scope() 的区别
Microstrong
07-20 1517
目录 一、name_scope和variable_scope的用途 （1）variable_scope用途：共享变量 （2）可视化用途：画Tensorboard流程图时封装 二、TensorFlow中name_scope和variable_scope区别 （1）TF中创建变量的方式有两种：tf.get_variable()和tf.Variable() （2）Tensorflow中有两种...
tf.Variable_scope() - tf.name_scope()
程永强
07-02 1200
tf.Variable_scope() - tf.name_scope() tf.Variable_scope 可以让变量有相同的命名，包括 tf.get_variable 得到的变量，以及 tf.Variable 的变量。 tf.name_scope 可以让变量有相同的命名，只是限于 tf.Variable 的变量。命名空间里的变量全部是全局变量。 1. tf.Variable_scope 可以让变量有相同的命名，包括 tf.get_variable 得到的变量，以及 tf.Variable 的变量。 #
【TensorFlow】tf.name_scope、tf.variable_scope使用
秋天
07-17 972
一、tf.name_scope(‘scope_name’) tf.name_scope 主要结合 tf.Variable() 来使用，方便参数命名管理。 import tensorflow as tf ''' Signature: tf.name_scope(*args, **kwds) Docstring: Returns a context manager for use when d...
tf.name_scope()和tf.variable_scope()
AI-ON
04-26 4775
tf.name_scope()和tf.variable_scope()是两个作用域，一般与两个创建/调用变量的函数tf.variable() 和tf.get_variable()搭配使用。tf.name_scope和 variable_scope也是个作为上下文管理器的角色,下文管理器:意思就是，在这个管理器下做的事情，会被这个管理器管着。一.name_scope 和 variable_scope...
tf.Variable_scope
程永强
07-03 1522
tf.Variable_scope site/en/api_docs/api_docs/python/tf/variable_scope.md 1. Class variable_scope A context manager for defining ops that creates variables (layers). 用于定义创建变量 (layers) 的操作的上下文管理器。 This context manager validates that the (optional) values are
tf.name_scope与tf.variable_scope用法区别
页页读
04-10 638
本文由网络上一些回答和博文汇总而成。 要将这个问题解释清楚，得结合tensorflow中创建变量的两种方式tf.get_variable()和tf.Variable()一起说明。 在tf.name_scope下： tf.get_variable()创建的变量名不受tf.name_scope的...
详解tensorflow中tf.name_scope和tf.variable_scope
weixin_38877987的博客
06-29 480
大家好，我口袋AI算法小队的Xueliang。 在tf框架的代码中，一个很让人迷惑的知识点就是tf.name_scope()，tf.variable_scope()，tf.Variable()，tf.get_variable()等方法的混合使用。 笔者去年秋招有一位面试官问了我这个问题，当时回答地不算很好，笔者也看了网上的一些解释，感觉很多文章也没有解释地很清楚，因此有了这篇文章的产生，希望能帮助大家理解这个概念。 先上结论： tf.name_scope() 提出的目的是为了更好地管理以及可视化神经网络
详解tf.variable_scope函数
热门推荐
霜月红
12-21 2万+
在学习Tensorflow进阶实例这本书时候出现了tf.variable_scope,当时很蒙圈，现在就来总结一下： tf.variable_scope函数 variable_scope类 用于定义创建变量（层）的操作的上下文管理器。 此上下文管理器验证（可选）values是否来自同一图形，确保图形是默认的图形，并推送名称范围和变量范围。 如果name_or_scope不是None，则使用as i...
tensorflow中共享变量 tf.get_variable 和命名空间 tf.variable_scope
牧野的博客
10-30 3641
tensorflow中有很多需要变量共享的场合，比如在多个GPU上训练网络时网络参数和训练数据就需要共享。 tf通过 tf.get_variable() 可以建立或者获取一个共享的变量。 tf.get_variable函数的作用从tf的注释里就可以看出来-- ‘Gets an existing variable with this name or create a new one’。 与...
tf.name_scope与tf.variable_scope区别 与 共享变量 reuse_variable
小哈的博客
05-26 742
变量初始化有下边两种形式：1.tf.name_scope('a_name_scope'):    initializer = tf.constant_initializer(value=1)    var1 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1], dtype=tf.float32, initializer=initializer)2.tf.name_sc...
TENSORFLOW 之 tf.variable_scope 以及 tf.get_variable
weixin_40922167的博客
11-01 389
TENSORFLOW 之 tf.variable_scope 以及 tf.get_variable 来源： https://zhuanlan.zhihu.com/p/37711713 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37922147 import tensorflow as tf with tf.variable_scope('variable_scope_test'): v1 = tf.get_variable('v', shape=[1], initialize
tf.get_variable与tf.variable_scope
简简单单
03-11 350
一、tf.Variable与tf.get_variable tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制。通过这个机制，在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量，而不需要将变量通过参数的形式到处传递。 TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的。 当然，变量也可以通过tf.Var...
TensorFlow学习笔记(一): tf.Variable() 和tf.get_variable()详解
源的博客
01-19 8239
对于tf.Variable和tf.get_variable，这两个都是在我们训练模型的时候常遇到的函数，我们首先要知道懂得它的语法格式、常用的语法格式的作用以及在实际代码中是如何调用、如何运行的，运行之后具有什么样的作用。 tf.Variable() 作用:用于生成一个初始值为initial-value的变量。必须指定初始化值。 语法格式如下: tf.Variable(initial_value=None, trainable=True, collections=None, validate_shape=T
tensorflow学习之路(2-2):tf.variable_scope(),tf.name_scope(),tf.get_variable()的认识（补充）
IB_H20的博客
06-08 3621
tensorflow tf.get_variable() tf.variable_scope() tf.name_scope()
滑动平均算法
like_study_cat的博客
12-07 3972
为什么要使用滑动平均模型？ 因为在神经网络中， 更新的参数时候不能太大也不能太小，更新的参数跟你之前的参数有联系，不能发生突变。一旦训练的时候遇到个“疯狂”的参数，有了滑动平均模型，疯狂的参数就会被抑制下来，回到正常的队伍里。这种对于突变参数的抑制作用，用专业术语讲叫鲁棒性，鲁棒性就是对突变的抵抗能力，鲁棒性越好，这个模型对恶性参数的提抗能力就越强。 参数decay：滑动平均模型通过控制衰减率(d...
优化器
like_study_cat的博客
12-18 2212
优化器 ： 基类：tf.train.optimizer() 基类下面的方法： minimize(cost,<list of variables) ，返回一个节点，会更新当前step的gradients，variables，lost compute_gradients(loss, <list of variables),# return grads_and_vars, grads_and...
深度学习分布式训练相关介绍 - Part 2 详解分布式训练架构PS-Worker与Horovod
like_study_cat的博客
12-18 2175
我们介绍了多GPU机器的训练方式，可以利用一台机器上的所有GPU设备进行模型的训练，但是一般我们的服务器最多只支持装下8张GPU卡，怎样进一步利用更多的将几十甚至几百台服务器的GPU资源来提升我们的训练效果呢？ 在这篇文章中，我们将探讨： TensorFlow原生的PS-Worker架构是如何进行分布式训练的？ 为什么Uber提出的Horovod框架相比于TensorFlow原生 PS-Work...
tensorflow中几种读取图片文件并显示方法
like_study_cat的博客
01-03 1156
tensorflow中几种读取图片文件并显示方法 方式一：通过tf.gfile.FastGFile()读取图像文件 tf.gfile模块提供了tensorflow中通用的文件I/O操作。 tf.gfile.FastGFile(filename, mode)函数用于获取文件操作句柄，类似于python中的文本操作open()函数。 第一个参数filename是文件路径，第二个参数mode是文件编码方...
with tf.variable_scope('pre_batch')
最新发布
06-17
### TensorFlow 中 `variable_scope` 的变量共享与分组 在 TensorFlow 中，`variable_scope` 是一个非常重要的工具，用于管理变量的创建、共享和分组。通过 `variable_scope`，可以实现变量的重用，从而避免重复创建相同的变量。以下是一个使用 `variable_scope` 和 `pre_batch` 的示例。 #### 代码示例 ```python import tensorflow as tf # 定义输入数据 input_data = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10], name="input_data") # 使用 variable_scope 创建变量并进行分组 with tf.variable_scope("shared_variables") as scope: # 第一层全连接层 weights1 = tf.get_variable("weights", [10, 20], initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01)) biases1 = tf.get_variable("biases", [20], initializer=tf.zeros_initializer()) layer1 = tf.matmul(input_data, weights1) + biases1 # 重用变量 scope.reuse_variables() weights1_reused = tf.get_variable("weights") biases1_reused = tf.get_variable("biases") layer1_reused = tf.matmul(input_data, weights1_reused) + biases1_reused # 打印变量名以验证变量共享 print(weights1.name) print(weights1_reused.name) # 模拟批处理操作 def pre_batch_processing(data): # 对数据进行预处理（如归一化） mean = tf.reduce_mean(data, axis=0) normalized_data = data - mean return normalized_data normalized_input = pre_batch_processing(input_data) # 使用预处理后的数据重新计算 with tf.variable_scope("shared_variables", reuse=True): layer1_normalized = tf.matmul(normalized_input, weights1) + biases1 # 初始化并运行会话 init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init) result = sess.run([layer1, layer1_reused, layer1_normalized], feed_dict={input_data: [[1.0] * 10]}) print(result) ``` #### 说明 上述代码展示了如何使用 `variable_scope` 进行变量共享和分组。首先定义了一个名为 `shared_variables` 的作用域，并在其中创建了权重和偏置变量。通过调用 `scope.reuse_variables()`，可以在同一作用域内重用这些变量。此外，还展示了一个简单的批处理预处理函数 `pre_batch_processing`，该函数对输入数据进行归一化处理[^5]。 #### 注意事项 - 在使用 `variable_scope` 时，确保正确设置 `reuse` 参数。如果需要重用变量，则必须显式调用 `scope.reuse_variables()` 或将 `reuse=True` 传递给 `variable_scope`。 - 预处理函数（如 `pre_batch_processing`）可以根据具体需求自定义，例如标准化、归一化或数据增强等操作。 ###
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