tensorflow知识点

1.TF.VARIABLE、TF.GET_VARIABLE、TF.VARIABLE_SCOPE以及TF.NAME_SCOPE关系

• 详解
• tf.Variable的变量名是一个可选项，tf.get_variable必须指定变量名，因为tf.get_variable如果存在就不新建
• 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。reuse=False时，tf.variable_scope创建变量；reuse=True时，tf.variable_scope获取变量。
• tf.get_variable函数不受tf.name_scope的影响。

2.使用卷积和优化器就段错误

• 版本不对

tf版本	python版本	gcc版本	构建工具	cuDNN	CUDA
tensorflow-2.1.0	2.7、3.5-3.7	GCC 7.3.1	Bazel 0.27.1	7.6	10.1
tensorflow-2.0.0	2.7、3.3-3.7	GCC 7.3.1	Bazel 0.26.1	7.4	10.0
tensorflow_gpu-1.15.0	2.7、3.3-3.7	GCC 7.3.1	Bazel 0.26.1	7.4	10.0
tensorflow_gpu-1.14.0	2.7、3.3-3.7	GCC 4.8	Bazel 0.24.1	7.4	10.0
tensorflow_gpu-1.13.1	2.7、3.3-3.7	GCC 4.8	Bazel 0.19.2	7.4	10.0
tensorflow_gpu-1.12.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.15.0	7	9
tensorflow_gpu-1.11.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.15.0	7	9

3.Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize

• 显存不够，使用以下代码：
• gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.1)
• sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))