tf.AUTO_REUSE的作用

于 2022-07-09 15:32:10 发布
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分类专栏： Tensorflow 文章标签： 深度学习 机器学习 python
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本文深入探讨了Tensorflow中的tf.AUTO_REUSE标志的作用，它允许在构建计算图时复用已经定义的变量，避免了变量重新创建的问题，特别是在多会话或者多线程环境中。理解这一特性对于优化Tensorflow模型的构建和训练过程至关重要。

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关于Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope与tf.reset_default_graph() 及终极手段
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哈喽，我是菜鸟小明哥。全称是百变大魔王探花小明哥GBM，GBM是 Great Boss Man（当大老板的男人） （我又来搬砖啦，未来不再遥远） 在训练模型后的同一个脚本中即刻加载训练好的模型，出现这种错误，或者类似的错误，如下 OP_REQUIRES failed at save_restore_v2_ops.cc:184 : Not found: Key ggnn_2/b_in not found in checkpoint 这种错误网上给的基本上是两种解决办法，而实际避开这种方法..
【Tensorflow练习】： tf.variable_scope、tf.get_variable、tf.get_variable_scope、arg_scope的简单使用示例
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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，...
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06-21 1511
概述 在tensorflow中，为了 节约变量存储空间 ，我们常常需要通过共享 变量作用域(variable_scope) 来实现 共享变量 。 大家比较常用也比较笨的一种方法是，在重复使用（即 非第一次使用）时，设置 reuse=True 来 再次调用 该共享变量作用域（variable_scope）。但是这种方法太繁琐了。 有种更简洁 的方法来一次性对variable_scope进行re......
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Pilgrim
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04-03 7430
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...
tf.Variable()与tf.get_variable()的区别
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关于tf.Variable()与tf.get_variable()的区别，很多博客都在罗列传入参数的不同，然后推荐使用tf.get_variable()，因为更适合复用。本人才疏学浅，看不出参数不同怎么就会影响复用。通过阅读这篇博客，加以自己的理解，阐述两者的区别和为何tf.get_variable()更适合参数复用。 tf.Variable() 对于tf.Variable()定义的变量，如x = tf.Variable(3, name="x")。当多次调用x时，系统会自动给变量编号x，x_1，x_2来解决
Tensorflow复用计算图 reuse=tf.AUTO_REUSE
alan的博客
05-09 4615
假设有一个场景, 一个结算的函数用于账单的计算, 需要对物品收取5%的税额和10元的运费. 在计算图中我们可以定义以下: def add_tax_and_shipping(price): """Add tax and shipping """ with tf.variable_scope("other_charge") as scope: tax = tf.get_variable("tax", (), dtype=tf.float32,
tf.varible_scope()和tf.AUTO_REUSE
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09-07 4357
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如何解决错误：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘AUTO_REUSE’
weixin_46716951的博客
12-07 4076
今天测试一个18年的代码，装tenflow时自动装了2.7版本的，运行代码报错如下： AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘AUTO_REUSE’ 经查阅，这个代码适用于tensorflow1.4版本，我就离线安装，没安装上，那就改代码吧 def weight(): with tf.variable_scope("foo", reuse=tf.AUTO_REUSE): v = tf.Variable(tf.random_no
keras 中 reuse 问题
wzg2016的博客
07-07 785
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tensorflow中的问题
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ValueError: Variable rnn/basic_rnn_cell/kernel already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope? tensorflow版本的问题，0到1版本的更迭是断代式的，更换tensorflow版本可以解决，但是目前只有0.
Anaconda3环境使用TensorFlow报错解决记录 mistGPU
lijiachang8的博客
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先上总结 主要是由于代码是基于tensorflow1.0编写的，目前最新的版本是2.0，版本更新比较大，很多方法已经改名，或者弃用。 为确保高版本的TF支持低版本的TF代码，升级脚本加入了 compat.v1 模块。 此模块将以等效的 tf.compat.v1.foo 引用代替表单 tf.foo 的调用。 不过，建议您手动检查此类替代方案，并尽快将其迁移至 tf.* 命名空间（代替 tf.compat.v1.* 命名空间）中的新 API。 还有一些其他模块，新的版本中方法名有所变动
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tensorflow中的tf.get_variable
子燕若水的博客
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在tf2中为tf.compat.v1.get_variable with tf.variable_scope("foo", reuse=tf.AUTO_REUSE): ...: v = tf.get_variable("v", [1]) ...: with tf.variable_scope("foo", reuse=tf.AUTO_REUSE): ...: v = tf.get_variable("v", [1]) ...: v.name O
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