TensorFlow基础 ：tf.get_variable() 与 tf.Variable()

tf.Variable()

 W = tf.Variable(<initial-value>, name=<optional-name>)

用于生成一个初始值为initial-value的变量。必须指定初始化值

tf.get_variable()

 W = tf.get_variable(name, shape=None, dtype=tf.float32, initializer=None,
       regularizer=None, trainable=True, collections=None)

获取已存在的变量（要求不仅名字，而且初始化方法等各个参数都一样），如果不存 在，就新建一个。 可以用各种初始化方法，不用明确指定值。

区别

推荐使用tf.get_variable(), 因为：

1. 初始化更方便

比如用xavier_initializer:

W = tf.get_variable("W", shape=[784, 256],
       initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer())

2. 方便共享变量

因为tf.get_variable() 会检查当前命名空间下是否存在同样name的变量，可以方便共享变量。而tf.Variable 每次都会新建一个变量。

需要注意的是tf.get_variable() 要配合reuse和tf.variable_scope() 使用。

4. 举个例子

4.1 首先介绍一下tf.variable_scope().

如果已经存在的变量没有设置为共享变量，TensorFlow 运行到第二个拥有相同名字的变量的时候，就会报错。为了解决这个问题，TensorFlow 提出了 tf.variable_scope 函数：它的主要作用是，在一个作用域 scope 内共享一些变量，举个简单的栗子：

with tf.variable_scope("foo"):
    v = tf.get_variable("v", [1]) #v.name == "foo/v:0"

简单来说就是给变量名前再加了个变量空间名。

4.2 对比

接下来看看怎么用tf.get_variable()实现共享变量：

with tf.variable_scope("one"):
    a = tf.get_variable("v", [1]) #a.name == "one/v:0"
with tf.variable_scope("one"):
    b = tf.get_variable("v", [1]) #创建两个名字一样的变量会报错 ValueError: Variable one/v already exists 
with tf.variable_scope("one", reuse = True): #注意reuse的作用。

c = tf.get_variable("v", [1]) #c.name == "one/v:0" 成功共享，因为设置了reuse

assert a==c #Assertion is true, they refer to the same object.

然后看看如果用tf.Variable() 会有什么效果：

with tf.variable_scope("two"):
    d = tf.get_variable("v", [1]) #d.name == "two/v:0"
    e = tf.Variable(1, name = "v", expected_shape = [1]) #e.name == "two/v_1:0"  

assert d==e #AssertionError: they are different objects

可以看到，同样的命名空间（‘two’）和名字（v），但是d和e的值却不一样。

PS:初始化的方式有以下几种：

tf.constant_initializer：常量初始化函数

tf.random_normal_initializer：正态分布

tf.truncated_normal_initializer：截取的正态分布

tf.random_uniform_initializer：均匀分布

tf.zeros_initializer：全部是0

tf.ones_initializer：全是1

tf.uniform_unit_scaling_initializer：满足均匀分布，但不影响输出数量级的随机值