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。...有两种 更简洁 的方法来一次性对variable_scope进行reuse，现将代码模板总结如下： 方法一： 使用 tf.Variable_scope(..., reuse=tf.AUTO_REUSE)...模板： # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.python.ops import variable_scope...tensorflow.python.ops import variable_scope as vs ### 改动部分 ### def func(in_put, in_channel, out_channel
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reuse，现将代码模板总结如下：使用 tf.Variable_scope(…, reuse=tf.AUTO_REUSE)代码# -*- coding...: utf-8 -*-import tensorflow as tfdef func(in_put, in_channel, out_channel): with tf.variable_scope...(name_or_scope='', reuse=tf.AUTO_REUSE): ### 改动部分 ### weights = tf.get_variable(name="weights
用于定义创建变量(层)的ops的上下文管理器。这个上下文管理器验证(可选的)值来自同一个图，确保图是默认图，并推入名称范围和变量范围。如果name_or_scope不为None，则按原样使用。...从1.1.0开始传递None和False，因为重用具有完全相同的效果。关于在多线程环境中使用变量作用域的注意事项:变量作用域是线程本地的，因此一个线程不会看到另一个线程的当前作用域。...reuse: True、None或tf.AUTO_REUSE;如果为真，则进入此范围以及所有子范围的重用模式;如果特遣部队。...AUTO_REUSE，如果变量不存在，我们创建变量，否则返回;如果没有，则继承父范围的重用标志。当启用了即时执行时，这个参数总是强制为tf.AUTO_REUSE。...返回值:可以捕获和重用的范围。
variable_scope 使用tf.variable_scope定义的命名空间，只要空间名称不同，定义的变量互不干挠，即使函数name参数相同 如果是在相同命名空间下， 如果是不可重用的(reuse...=False),tf. get_variable函数会查找在当前命名空间下是否存在由tf.get_variable定义的同名变量（而不是tf.Variable定义的），如果不存在，则新建对象，否则会报错...如果是可重用的(reuse=True)，如果存在，则会返回之前的对象，否则报错， tf....Variable不管在什么情况下都是创建新变量，自己解决命名冲突 下面举个例子说明 import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework...总结两个命名空间的作用不同 variable_scope与get_variable搭配使用可以使得共享变量 name_scope主要用来tensorboard可视化 tensorboard可视化
TensorFlow提供Variable Scope机制来控制变量的作用域，一定程度上类似于C++中的namespace，使得相同名称的变量可以同时存在。...变量作用域相关的函数: tf.variable_scope() tf.name_scope() 变量生成相关的函数 tf.get_variable...变量的复用机制 当需要复用变量时，调用函数reuse_variables()。...tf.get_variable("v", [1]) assert v.name == "foo/v:0" 当tf.get_variable_scope().reuse == True，调用该函数会重用已经创建的变量...； tf.name_scope具有类似的功能，但只限于tf.Variable生成的变量。
如果你定义的变量名称在之前已被定义过，则TensorFlow 会引发异常。可使用tf.get_variable( ) 函数代替tf.Variable( )。...如果变量存在，函数tf.get_variable( ) 会返回现有的变量。如果变量不存在，会根据给定形状和初始值创建变量。...典型的用途是在使用该变量的操作系统所在的设备上缓存，通过Switch和其他条件语句来重复复制。...partitioner:可选的callable，它接受要创建的变量的完全定义的TensorShape和dtype，并返回每个轴的分区列表(目前只能分区一个轴)。...Reuse is set inside variable_scope
这也可以感觉到, variable_scope 能干的事情比 name_scope 要多. name_scope对 get_variable()创建的变量 的名字不会有任何影响,而创建的op会被加上前缀...是给get_variable()创建的变量的名字加前缀。...#的时候，会通过 处理variable_scope的名字 以处理命名冲突 其它 tf.name_scope(None) 有清除name scope的作用 import tensorflow as tf...可以用来干什么 variable_scope 用来管理 variable 详见variable_scope 总结 简单来看 使用tf.Variable()的时候，tf.name_scope()和tf.variable_scope...() 都会给 Variable 和 op 的 name属性加上前缀。
tensorflow的上下文管理器，详解name_scope和variable_scope with block 与上下文管理器 上下文管理器：意思就是，在这个管理器下做的事情，会被这个管理器管着。...tensorflow中的tf.name_scope和 variable_scope也是个作为上下文管理器的角色 variable_scope tensorflow怎么实现variable_scope上下文管理器这个机制呢...使用 get_variable() 创建变量的时候，就从这个collection 取出 current_variable_scope_obj，通过这个 variable_scope创建变量。...什么时候 tensorflow 将当前的 variable_scope 放到collection中。...当从一个 variable_scope 出来的时候，tensorflow 是如何将之前的 variable_scope 放到 collection中 追下源码，首先看到的是： @tf_contextlib.contextmanager
上一篇文章说过声明变量的方法分为两种get_variable()和variable()方法，get_variable()其实是通过变量名来管理变量的方法，根据变量名称直接获取，如果不存在就创建一个新的。...使用variable_scope创建变量名为s1的空间，通过get_variable获取方法。...Name_scope和get_variable一起使用的时候，name_scope是不起任何作用的，variable_scope和Variable使用是有对应的作用的， get_variable是不受name_scope...持久化包括：保存和导入。TensorFlow里边怎么进行持久管理呢？前面我们说了很多进行模型训练，这里使用tf.train中的saver()保存。...例如，使用滑动平均模型时除了模型参数，还需要维护模型参数对应的影子变量。这个时候可以通过group和control_dependencies完成。
=>“anxious”和“nervous”是相似的，但会有完全不同的表现形式 词嵌入 分布式表示 连续值 低维度 捕获单词之间的语义关系 Tensorflow中实现word2vec 导包 import...4.变量重复(variable_scope) 使用TensorFlow时，我有时想知道何时使用name_scope和variable_scope。 这一次，让我们来看看variable_scope。...考虑具有两个隐藏层和两个输入的神经网络。 然后我们将定义和使用神经网络，每次执行函数时，TensorFlow都会创建一组不同的变量。...我们使用VarScope来防止这些变量的重复。 我们使用variable_scope来防止这些变量的重复。...让我们来看看我们在试验模型时可以使用的一些功能。让我们看看tf.train.Saver()，TensorFlow的随机状态和可视化。
同时，我们发现 TensorFlow 的灵活性和自适应性使得为特定目的构建更高级的框架成为可能，DeepMind 内部已经开发了一个框架来用 TF 快速构建神经网络模块。...其中一种设计选择是通过在随后调用相同的模块时自动重用变量来确保变量分享被透明化处理。...我们已经发现，编写明确表示子模块的代码可以轻松实现代码重用和快速实验——Sonnet 可以在内部声明其他子模块的编写模块，或在构建时传递其他模块。 ?...Sonnet 专为 TensorFlow 设计，因此它不会阻止你访问 Tensor 和 variable_scope 这样的底层细节。...请按照指定步骤安装 TensorFlow： https://www.tensorflow.org/install/ 该库兼容 Linux/Mac OS X 和 Python 2.7。
前言：主要介绍一下，TensorFlow变量作用域和可视化，变量作用域能更好底可视化展示数据流图 TensorFlow变量作用域 通过tf.Variable我们可以创建变量，但是当模型复杂的时候，需要构建大量的变...针对这个问题，可以通过TensorFlow提供的变量作用域机制来解决， 在构建一个图的时候，就可以非常容易的使用共享命名过的变量。...变量作用域机制在TensorFlow中主要通过两部分组成： tf.get_variable：通过所给定的名字创建或者返回一个对应的变量 tf.variable_scope：为通过创建的变量或者操作Operation...1 生成时间文件 TensorBoard通过读取TensorFlow的事件文件来运行，TensorFlow的事件文件 包括了在TensorFlow运行中涉及到的主要数据，比如：scalar、image...、audio、 histogram和graph等。
这篇文章主要讲讲TensorBoard的基本使用以及name_scope和variable_scope的区别 一、入门TensorBoard 首先来讲讲TensorBoard是什么吧，我当时是在官方文档里学习的...1.1 name_scope和variable_scope 在视频中其实也有提到，我们想要TensorBoard的图能够更好地展示(更加有条理)，那一般我们需要对其用name_scope取名。...那除了name_scope，还有一个叫做variable_scope。那他们有什么区别呢？顾名思义，name_scope是一个名称作用域，variable_scope是变量作用域。...在tf.name_scope下时，tf.get_variable()创建的变量名不受name_scope 的影响，而且在未指定共享变量时，如果重名就会报错。...Tensorflow大概的执行步骤 参数w和b的直方图： ? 参数w和b的直方图 总之，TensorBoard可以方便地查看我们参数的变化，以便更好理解我们写的代码。
variable scope tensorflow 为了更好的管理变量,提供了variable scope机制 官方解释: Variable scope object to carry defaults...variable_scope下创建的weights加上正则项.这样我们就可以不同variable_scope下的参数加不同的正则项了....te2() print res.name #输出********************* #te2/var2:0 #te2/te1/var1:0 #************************ 观察和上个程序的不同...tf.variable_scope("name") 与 tf.variable_scope(scope)的区别，看下面代码 代码1 import tensorflow as tf with tf.variable_scope...("w", shape=[1])#这个变量的name也是 scope/w # 两个变量的名字一样，会报错 共享变量 共享变量的前提是，变量的名字是一样的，变量的名字是由变量名和其scope前缀一起构成，
因为时间跨度较大，代码中存在不少版本兼容的问题，可能会出错，但是思路还是没问题的~ TensorFlow入门（一）基本用法 介绍 TensorFlow 变量定义，加减操作等基本知识。...TensorFlow入门（四） name / variable_scope 的使用 一般来说，神经网络的参数都是非常多的，这么繁多的结构，参数，代码写起来乱得跟麻团一样。...TensorFlow入门（七）充分理解 name / variable_scope 之前已经说过了 name/variable_scope，但是对于一个初学者来说，要想好好地理解这两个东西还真是不太容易...TensorFlow入门（九）使用 tf.train.Saver()保存模型 这个例子介绍了怎么保存模型和重新导入模型，像这样的例子到处都有，但是有一点需要明白，就是：你要导入某个变量的值，这个变量名称...比如： 在一个图片分类任务中，我们使用别人训练好的网络来提取特征，但是我们的分类数目和原模型不同，这样我们只能取到 fc 层，后面的分类层需要重新写。这样我们就需要添加新的变量。
典型用法是在使用变量驻留的Ops的设备上进行缓存，以通过Switch和其他条件语句进行重复数据删除。...partitioner：可选callable，接受完全定义的TensorShape和要创建的Variable的dtype，并返回每个轴的分区列表（当前只能对一个轴进行分区）。...+’_suffix’，* args，** kwargs） 如果initializer初始化方法是None(默认值),则会使用variable_scope()中定义的initializer,如果也为...variable_scope()中的正则化方式，如果也为None，则不使用正则化； 附： tf.truncated_narmal()和tf.truncated_naomal__initializer()...注意：不同的变量之间不能有相同的名字，除非你定义了variable_scope，这样才可以有相同的名字。
TensorFlow 1.9.0正式版发布了，下面是更新和改进的细节，更详细的信息请到网站查阅：github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.9.0...主要特点和改进 更新文档tf.keras：基于新Keras的入门和程序员指南页面。...突破性变化 如果你打开空变量范围，用variable_scope(tf.get_variable_scope(), …)替换variable_scope(”, …)。...错误修复和其他更改 tfe.Network已弃用，请用tf.keras.Model。 分层变量名称在以下条件中已更改： 使用tf.keras.layers自定义变量范围。...graph和eager模式下tf.scan的基准。 增加了对FFT，FFT2D，FFT3D，IFFT，IFFT2D和IFFT3D的complex128支持。
Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope?...Originally defined at: File "C:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\...line 3414, in create_op op_def=op_def) File "C:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow...这样子让我们的整个模型更加有条理。...而 tf.variable_scope() 的作用是为了实现变量共享，它和 tf.get_variable() 来完成变量共享的功能。
参考： https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variable_scope 举例说明 TensorFlow中的变量一般就是模型的参数。...不过TensorFlow提供了Variable Scope 这种独特的机制来共享变量。...tf.variable_scope() 在下面的代码中，通过tf.get_variable()创建了名称分别为weights和biases的两个变量。...weights和biases。...("v", [1]) assert v.name == "foo/v:0" 当tf.get_variable_scope().reuse == True，调用该函数会重用已经创建的变量 with
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