tf.variable_scope问题

最新推荐文章于 2020-04-16 16:55:48 发布
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本文探讨了TensorFlow中变量复用的机制，特别是在mnist_inference.py文件中，如何避免重复创建变量。虽然每次调用都会触发变量创建的逻辑，但实际运行中并未出现变量重复的问题。

tensorflow教程里，把前向传播网络单独写了一个程序mnist_inference.py，里面有with tf.variable_scope(‘layer1’): 没有设置reuse,而训练程序每次迭代都会调用mnist_inference.py里的函数，第一次调用会创建新变量，那么后面的调用肯定也会创建新变量，但是为什么程序没有报错？

变量管理-tf.variable_scope
weixin_42061012的博客
09-29 311
tf.variable_scope可以控制tf.get_variable的语义，当tf.variable_scope的reuse=True时，tf.get_variable 可以直接获取已经创建的变量。以下代码展示了如何管理变量 #变量管理 import tensorflow as tf v1=tf.get_variable("v",[1]) print(v1.name) #输出v:0，v表示变量...
【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
04-25 938
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，...
tf.variable_scope( )和tf.get_variable( )在jupyter中的使用
Liven_Zhu的博客
05-06 946
写本篇博客的初衷：因本人使用tf.variable_scope()变量域在jupyter多次运行程序时，经常会遇到： Variable …… already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope? Originally defined at:…… 此报错，在查看...
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中使用tf.variable_scope和tf.get_variable的ValueError
weixin_34109408的博客
01-24 121
ValueError: Variable conv1/weights1 already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope? Originally defined at: 在使用tensorflow 中的tf.variable_scope和tf.get_variable搭建网络时，重复运行程序会报以...
tf.variable_scope的用法
suyinchuo的博客
09-04 226
pythontf.variable_scope 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 is.如果scope是None,则使用default_name.在这种情况下,如果以前在同一范围内使用过相同的名称,则通过添加_N来使其具有唯一...
96.tf.Variable和 tf.get_variable()1
08-04
总结来说，`tf.Variable`更适合简单地创建新变量，而`tf.get_variable`结合`tf.variable_scope`则提供了更高级的变量管理机制，包括变量复用，这对于构建复杂的网络结构尤其有用。在实际编程中，根据需要共享或区分...
Tensorflow学习笔记(4)---共享变量：tf.variable_scope() & tf.get_variable() &变量作用域机制
hillyfighting的博客
04-16 544
变量作用域机制 tf.get_variable() tf.variable_scope()
tensorflow入门：tf.name_scope，tf.variable_scope、变量共享
yeqiustu的博客
04-03 7439
1. tf.name_scope('scope_name')或tf.name_scope(named_scope)主要与tf.Variable搭配使用；当传入字符串时，用以给变量名添加前缀，类似于目录，如case1所示；当传入已存在的name_scope对象时，则其范围内变量的前缀只与当前传入的对象有关，与更上层的name_scope无关，如case2所示。import tensorflow as...
【TensorFlow】TensorFlow函数精讲之tf.get_variable()和tf.get_variable_scope()
中科院AI算法工程师的博客
11-20 1233
目录 1、tf.get_variable() 2、tf.variable_scope() 3、tf.variable_scope()函数嵌套 1、tf.get_variable() tf.get_variable()用来创建变量时，和tf.Variable()函数的功能基本等价。 v = tf.get_variable("v", shape=[1], initializer=tf....
tf.Variable_scope
程永强
07-03 1405
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.variable_scope和tf.name_scope的用法
liuhong17的博客
03-25 232
tf.variable_scope和tf.name_scope的用法tf.variable_scope和tf.name_scope的用法例一：tf.variable_scope使用例二：tf.name_scope使用 tf.variable_scope和tf.name_scope的用法 tf.variable_scope可以让变量有相同的命名，包括tf.get_variable得到的变量，还有...
【tensorflow学习】tensorflow变量管理：tf.variable_scope 及 tf.get_variable
weixin_43975801的博客
02-27 283
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。 这种机制即通过tf.variable_scope 及 tf.get_variable实现。 import tensorflow as tf with tf.variable_scope("my_scope_name", reus...
tf.variable_scope()学习
24小时的程序员
07-21 278
import tensorflow as tf with tf.variable_scope("foo"): # 创建一个常量为1的v c = tf.get_variable('constant', [1], initializer=tf.constant_initializer(1.0)) with tf.variable_scope("foo",reuse=True): ...
tf.Variable_scope() - tf.name_scope()
程永强
07-02 1084
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。 #
tf.variable_scope & tf.varaible_scope
斯大分的博客
02-28 543
# -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf # 设置GPU按需增长 #config = tf.ConfigProto() #config.gpu_options.allow_growth = True #sess = tf.Session(config=config) sess = tf.Session() # 1.placeholder v1 ...
Python编程之tf.variable_scope()的用法，包你永不退还知识
tian_jiangnan的博客
03-23 8526
从字面上理解，就是变量的作用域管理器； 首先运行一个例子，然后在研究里面的代码 import tensorflow as tf with tf.variable_scope("tjn"): with tf.variable_scope("czj"): m=tf.get_variable("v",[12]) assert m.name == "tjn/c...
Tensorflow函数：tf.variable_scope() & tf.name_scope()
abbott_zb的博客
11-06 509
一. 函数的作用 tf.variable_scape() & tf.name_scope()这两个函数的主要作用是结合上下文管理器(with)生成一个变量空间，进而实现变量的高效管理。但是二者也存在区别： *name_scope*: 为了更好的管理变量的命名空间，但一般对get_variable()函数生成的变量不起作用 *variable_scope*:绝大部分情况下会和tf.ge...
tf.variable_scope
06-09
使用 `tf.variable_scope` 可以避免变量名冲突的问题，也可以方便地查看和管理变量。 在 TensorFlow 中，变量是我们需要训练的模型参数，`tf.variable_scope` 可以让我们对这些变量进行管理。例如，我们可以使用 `...
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