彻底弄懂tf.Variable、tf.get_variable、tf.variable_scope以及tf.name_scope异同

最新推荐文章于 2023-04-09 15:24:04 发布
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分类专栏： tensorflow
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我之前有转载过一篇讲tf.variable_scope和tf.name_scope的文章，今天一看，觉得还是没介绍太清楚，没讲到点子上，毕竟英文什么的看起来还是挺麻烦的。故而，今天来细细梳理下tf.Variable、tf.get_variable、tf.variable_scope以及tf.name_scope四者之间的区别与联系。

1. 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.Varivale来创建。当tf.get_variable用于变量创建时，和tf.Variable的功能基本等价。

#以下两个定义是等价的
v = tf.get_variable('v', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(
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def _conv_linear(args, filter_size, num_features, bias, bias_start=0.0, scope=None): dtype = [a.dtype for a in args][0] with slim.arg_scope([slim.conv2d], stride=1, padding='SAME', activation_fn=None, scope=scope, weights_initializer=tf.truncated_normal_initializer(mean=0.0, stddev=1.0e-3), biases_initializer=bias and tf.constant_initializer(bias_start, dtype=dtype)): if len(args) == 1: res = slim.conv2d(args[0], num_features, [filter_size[0], filter_size[1]], scope='LSTM_conv') else: res = slim.conv2d(tf.concat(args, 3), num_features, [filter_size[0], filter_size[1]], scope='LSTM_conv') return res 详细解释一下这个代码的实现原理
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