tf.name_scope()对tf.get_variable_scope().reuse_variables() 不起作用# tf.get_variable_scope().reuse_variables...print(tf.get_variable_scope().reuse) # with tf.name_scope('a2'): # tf.get_variable_scope().reuse_variables...print(tf.get_variable_scope().reuse) with tf.variable_scope('a3'): tf.get_variable_scope().reuse_variables...print(tf.get_variable_scope().reuse) with tf.name_scope('a2'): tf.get_variable_scope().reuse_variables...print(tf.get_variable_scope().reuse) with tf.variable_scope('a3'): tf.get_variable_scope().reuse_variables
tf.train.RMSPropOptimizer() tf.train.AdamOptimizer() 引起的,使用梯度下降算法反而没有出现问题, 并且使用了 tf.get_variable_scope().reuse_variables...设置reuse=True的地方是 tf.get_variable_scope().reuse_variables() 或者 With tf.variable_scope(name) as scope :
return conv_relu(relu1, [5, 5, 32, 32], [32]) 最后在image_filters这个作用域重复使用第一张图片输入时创建的变量,调用函数reuse_variables...tf.get_variable("v", [1]) assert v.name == "foo/bar/v:0" 当前环境的作用域可以通过函数tf.get_variable_scope()获取,并且reuse标志可以通过调用reuse_variables...这个非常有用,如下 with tf.variable_scope("foo"): v = tf.get_variable("v", [1]) tf.get_variable_scope().reuse_variables...() v1 = tf.get_variable("v", [1]) assert v1 is v 作用域中的resuse默认是False,调用函数reuse_variables()可设置为True
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, tf.get_variable_scope().reuse_variables...tf.get_variable("w", shape=[1]) 其它 tf.get_variable_scope() :获取当前scope tf.get_variable_scope().reuse_variables
if reuse: ### 改动部分 ### vs.get_variable_scope().reuse_variables...if reuse: ### 改动部分 ### vs.get_variable_scope().reuse_variables
tf.get_variable_scope().reuse_variables() # Calculate the gradients for the batch of
reuse_variables()的用法 参考莫凡python,以及下列示意性代码 with tf.variable_scope('model', reuse=None) as training_scope
变量的复用机制 当需要复用变量时,调用函数reuse_variables()。
for time_step in range(num_step): if time_step>0: tf.get_variable_scope().reuse_variables...for time_step in range(num_step): if time_step>0: tf.get_variable_scope().reuse_variables
def get_loss(x, y_, regularizer, scope, reuse_variables=None): # 沿用前面定义的函数来计算神经网络的前向传播结果。...with tf.variable_scope(tf.get_variable_scope(), reuse=reuse_variables): y = mnist_inference.inference...) opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate) tower_grads = [] reuse_variables...tf.name_scope('GPU_%d' % i) as scope: cur_loss = get_loss(x, y_, regularizer, scope, reuse_variables...这样可以让不同的GPU更新同一组参数 reuse_variables = True grads = opt.compute_gradients
print(vad_gru) # _initial_state = vad_gru.zero_state(50, tf.float32) # tf.get_variable_scope().reuse_variables
train(self, train_x, train_y): with tf.Session() as sess: tf.get_variable_scope().reuse_variables...测试学习的模型 def test(self, test_x): with tf.Session() as sess: tf.get_variable_scope().reuse_variables
就像你看见的一样,tf.get_variable()会检测已经存在的变量是否已经共享.如果你想共享他们,你需要像下面使用的一样,通过reuse_variables()这个方法来指定. 1with tf.variable_scope...v.name == "foo/bar/v:0" 当前变量作用域可以用tf.get_variable_scope()进行检索并且reuse 标签可以通过调用tf.get_variable_scope().reuse_variables...()设置为True . 1with tf.variable_scope("foo"): 2v = tf.get_variable("v", [1]) 3tf.get_variable_scope().reuse_variables
us to reuse the LSTM tensor variable on each iteration tf.get_variable_scope().reuse_variables...]) + self.embedding_bias for i in range(maxlen): tf.get_variable_scope().reuse_variables
): for time_step in range(num_steps): if time_step > 0: tf.get_variable_scope().reuse_variables
tf.variable_scope("RNN"): for time_step in range(max_time): if time_step>0:tf.get_variable_scope().reuse_variables
us to reuse the LSTM tensor variable on each iteration tf.get_variable_scope().reuse_variables...+ self.embedding_bias for i in range(maxlen): tf.get_variable_scope().reuse_variables
tower_grad.append(cur_grad) #变量共享 tf.get_variable_scope().reuse_variables
所以以后我们在使用tf.get_variable_scope().reuse_variables() 时可以无视name_scope 其它 with tf.name_scope("scope1") as
def get_loss(x, y_, regularizer, scope, reuse_variables=None): with tf.variable_scope(tf.get_variable_scope...(), reuse=reuse_variables): y = mnist_inference.inference(x, regularizer...opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate) tower_grads = [] reuse_variables...% i) as scopes: cur_loss = get_loss( x, y_, regularizer, scope, reuse_variables...reuse_variables = True grads = opt.compute_gradients(cut_Loss) tower_grads.append
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