TensorFlow学习笔记:共享变量
本文是根据 TensorFlow 官方教程翻译总结的学习笔记,主要介绍了在 TensorFlow 中如何共享参数变量。
教程中首先引入共享变量的应用场景,紧接着用一个例子介绍如何实现共享变量(主要涉及到 tf.variable_scope()
和tf.get_variable()
两个接口),最后会介绍变量域 (Variable Scope) 的工作方式。
遇到的问题
假设我们创建了一个简单的 CNN 网络:
def my_image_filter(input_images):
conv1_weights = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 32]),
name="conv1_weights")
conv1_biases = tf.Variable(tf.zeros([32]), name="conv1_biases")
conv1 = tf.nn.conv2d(input_images, conv1_weights,
strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
relu1 = tf.nn.relu(conv1 + conv1_biases)
conv2_weights = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 32]),
name="conv2_weights")
conv2_biases = tf.Variable(tf.zeros([32]), name="conv2_biases")
conv2 = tf.nn.conv2d(relu1, conv2_weights,
strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
return tf.nn.relu(conv2 + conv2_biases)
这个网络中用 tf.Variable()
初始化了四个参数。
不过,别看我们用一个函数封装好了网络,当我们要调用网络进行训练时,问题就会变得麻烦。比如说,我们有 image1
和 image2
两张图片,如果将它们同时丢到网络里面,由于参数是在函数里面定义的,这样一来,每调用一次函数,就相当于又初始化一次变量:
# First call creates one set of 4 variables.
result1 = my_image_filter(image1)
# Another set of 4 variables is created in the second call.
result2 = my_image_filter(image2)
当然了,我们很快也能找到解决办法,那就是把参数的初始化放在函数外面,把它们当作全局变量,这样一来,就相当于全局「共享」了嘛。比如说,我们可以用一个 dict
在函数外定义参数:
variables_dict = {
"conv1_weights": tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 32]),
name="conv1_weights")
"conv1_biases": tf.Variable(tf.zeros([32]), name="conv1_biases")
... etc. ...
}
def my_image_filter(input_images, variables_dict):
conv1 = tf.nn.conv2d(input_images, variables_dict["conv1_weights"],
strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
relu1 = tf.nn.relu(conv1 + variables_dict["conv1_biases"])
conv2 = tf.nn.conv2d(relu1, variables_dict["conv2_weights"],
strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
return tf.nn.relu(conv2 + variables_dict["conv2_biases"])
# The 2 calls to my_image_filter() now use the same variables
result1 = my_image_filter(image1, variables_dict)
result2 = my_image_filter(image2, variables_dict)
不过,这种方法对于熟悉面向对象的你来说,会不会有点别扭呢?因为它完全破坏了原有的封装。也许你会说,不碍事的,只要将参数和filter
函数都放到一个类里即可。不错,面向对象的方法保持了原有的封装,但这里出现了另一个问题:当网络变得很复杂很庞大时,你的参数列表/字典也会变得很冗长,而且如果你将网络分割成几个不同的函数来实现,那么,在传参时将变得很麻烦,而且一旦出现一点点错误,就可能导致巨大的 bug。
为此,TensorFlow 内置了变量域这个功能,让我们可以通过域名来区分或共享变量。通过它,我们完全可以将参数放在函数内部实例化,再也不用手动保存一份很长的参数列表了。
用变量域实现共享参数
这里主要包括两个函数接口:
tf.get_variable(<name>, <shape>, <initializer>)
:根据指定的变量名实例化或返回一个tensor
对象;tf.variable_scope(<scope_name>)
:管理tf.get_variable()
变量的域名。
tf.get_variable()
的机制跟 tf.Variable()
有很大不同,如果指定的变量名已经存在(即先前已经用同一个变量名通过 get_variable()
函数实例化了变量),那么 get_variable()
只会返回之前的变量,否则才创造新的变量。
现在,我们用 tf.get_variable()
来解决上面提到的问题。我们将卷积网络的两个参数变量分别命名为 weights
和 biases
。不过,由于总共有 4 个参数,如果还要再手动加个 weights1
、weights2
,那代码又要开始恶心了。于是,TensorFlow 加入变量域的机制来帮助我们区分变量,比如:
def conv_relu(input, kernel_shape, bias_shape):
# Create variable named "weights".
weights = tf.get_variable("weights", kernel_shape,
initializer=tf.random_normal_initializer())
# Create variable named "biases".
biases = tf.get_variable("biases", bias_shape,
initializer=tf.constant_initializer(0.0))
conv = tf.nn.conv2d(input, weights,
strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
return tf.nn.relu(conv + biases)
def my_image_filter(input_images):
with tf.variable_scope("conv1"):
# Variables created here will be named "conv1/weights", "conv1/biases".
relu1 = conv_relu(input_images, [5, 5, 32, 32], [32])
with tf.variable_scope("conv2"):
# Variables created here will be named "conv2/weights", "conv2/biases".
return conv_relu(relu1, [5, 5, 32, 32], [32])
我们先定义一个 conv_relu()
函数,因为 conv 和 relu 都是很常用的操作,也许很多层都会用到,因此单独将这两个操作提取出来。然后在 my_image_filter()
函数中真正定义我们的网络模型。注意到,我们用 tf.variable_scope()
来分别处理两个卷积层的参数。正如注释中提到的那样,这个函数会在内部的变量名前面再加上一个「scope」前缀,比如:conv1/weights
表示第一个卷积层的权值参数。这样一来,我们就可以通过域名来区分各个层之间的参数了。
不过,如果直接这样调用 my_image_filter
,是会抛异常的:
result1 = my_image_filter(image1)
result2 = my_image_filter(image2)
# Raises ValueError(... conv1/weights already exists ...)
因为 tf.get_variable()
虽然可以共享变量,但默认上它只是检查变量名,防止重复。要开启变量共享,你还必须指定在哪个域名内可以共用变量:
with tf.variable_scope("image_filters") as scope:
result1 = my_image_filter(image1)
scope.reuse_variables()
result2 = my_image_filter(image2)
到这一步,共享变量的工作就完成了。你甚至都不用在函数外定义变量,直接调用同一个函数并传入不同的域名,就可以让 TensorFlow 来帮你管理变量了。
背后的工作方式
变量域的工作机理
接下来我们再仔细梳理一下这背后发生的事情。
我们要先搞清楚,当我们调用 tf.get_variable(name, shape, dtype, initializer)
时,这背后到底做了什么。
首先,TensorFlow 会判断是否要共享变量,也就是判断 tf.get_variable_scope().reuse
的值,如果结果为 False
(即你没有在变量域内调用scope.reuse_variables()
),那么 TensorFlow 认为你是要初始化一个新的变量,紧接着它会判断这个命名的变量是否存在。如果存在,会抛出 ValueError
异常,否则,就根据 initializer
初始化变量:
with tf.variable_scope("foo"):
v = tf.get_variable("v", [1])
assert v.name == "foo/v:0"
而如果 tf.get_variable_scope().reuse == True
,那么 TensorFlow 会执行相反的动作,就是到程序里面寻找变量名为 scope name + name
的变量,如果变量不存在,会抛出 ValueError
异常,否则,就返回找到的变量:
with tf.variable_scope("foo"):
v = tf.get_variable("v", [1])
with tf.variable_scope("foo", reuse=True):
v1 = tf.get_variable("v", [1])
assert v1 is v
了解变量域背后的工作方式后,我们就可以进一步熟悉其他一些技巧了。
变量域的基本使用
变量域可以嵌套使用:
with tf.variable_scope("foo"):
with tf.variable_scope("bar"):
v = tf.get_variable("v", [1])
assert v.name == "foo/bar/v:0"
我们也可以通过 tf.get_variable_scope()
来获得当前的变量域对象,并通过 reuse_variables()
方法来设置是否共享变量。不过,TensorFlow 并不支持将 reuse
值设为 False
,如果你要停止共享变量,可以选择离开当前所在的变量域,或者再进入一个新的变量域(比如,再进入一个 with
语句,然后指定新的域名)。
还需注意的一点是,一旦在一个变量域内将 reuse
设为 True
,那么这个变量域的子变量域也会继承这个 reuse
值,自动开启共享变量:
with tf.variable_scope("root"):
# At start, the scope is not reusing.
assert tf.get_variable_scope().reuse == False
with tf.variable_scope("foo"):
# Opened a sub-scope, still not reusing.
assert tf.get_variable_scope().reuse == False
with tf.variable_scope("foo", reuse=True):
# Explicitly opened a reusing scope.
assert tf.get_variable_scope().reuse == True
with tf.variable_scope("bar"):
# Now sub-scope inherits the reuse flag.
assert tf.get_variable_scope().reuse == True
# Exited the reusing scope, back to a non-reusing one.
assert tf.get_variable_scope().reuse == False
捕获变量域对象
如果一直用字符串来区分变量域,写起来容易出错。为此,TensorFlow 提供了一个变量域对象来帮助我们管理代码:
with tf.variable_scope("foo") as foo_scope:
v = tf.get_variable("v", [1])
with tf.variable_scope(foo_scope)
w = tf.get_variable("w", [1])
with tf.variable_scope(foo_scope, reuse=True)
v1 = tf.get_variable("v", [1])
w1 = tf.get_variable("w", [1])
assert v1 is v
assert w1 is w
记住,用这个变量域对象还可以让我们跳出当前所在的变量域区域:
with tf.variable_scope("foo") as foo_scope:
assert foo_scope.name == "foo"
with tf.variable_scope("bar")
with tf.variable_scope("baz") as other_scope:
assert other_scope.name == "bar/baz"
with tf.variable_scope(foo_scope) as foo_scope2:
assert foo_scope2.name == "foo" # Not changed.
在变量域内初始化变量
每次初始化变量时都要传入一个 initializer
,这实在是麻烦,而如果使用变量域的话,就可以批量初始化参数了:
with tf.variable_scope("foo", initializer=tf.constant_initializer(0.4)):
v = tf.get_variable("v", [1])
assert v.eval() == 0.4 # Default initializer as set above.
w = tf.get_variable("w", [1], initializer=tf.constant_initializer(0.3)):
assert w.eval() == 0.3 # Specific initializer overrides the default.
with tf.variable_scope("bar"):
v = tf.get_variable("v", [1])
assert v.eval() == 0.4 # Inherited default initializer.
with tf.variable_scope("baz", initializer=tf.constant_initializer(0.2)):
v = tf.get_variable("v", [1])
assert v.eval() == 0.2 # Changed default initializer.
参考
TensorFlow学习笔记:共享变量的更多相关文章
- Tensorflow学习笔记2:About Session, Graph, Operation and Tensor
简介 上一篇笔记:Tensorflow学习笔记1:Get Started 我们谈到Tensorflow是基于图(Graph)的计算系统.而图的节点则是由操作(Operation)来构成的,而图的各个节 ...
- Tensorflow学习笔记2019.01.22
tensorflow学习笔记2 edit by Strangewx 2019.01.04 4.1 机器学习基础 4.1.1 一般结构: 初始化模型参数:通常随机赋值,简单模型赋值0 训练数据:一般打乱 ...
- Tensorflow学习笔记2019.01.03
tensorflow学习笔记: 3.2 Tensorflow中定义数据流图 张量知识矩阵的一个超集. 超集:如果一个集合S2中的每一个元素都在集合S1中,且集合S1中可能包含S2中没有的元素,则集合S ...
- TensorFlow学习笔记之--[compute_gradients和apply_gradients原理浅析]
I optimizer.minimize(loss, var_list) 我们都知道,TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数,例如GradientDescentOptimizer.这个方法会自 ...
- 深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识
深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识 在tf第一个例子的时候需要很多预备知识. tf基本知识 香农熵 交叉熵代价函数cross-entropy 卷积神经网络 s ...
- 深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别
深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别超级详细版 这是tf入门的第一个例子.minst应该是内置的数据集. 前置知识在学习笔记(1)里面讲过了 这里直接上代码 # -*- ...
- tensorflow学习笔记(4)-学习率
tensorflow学习笔记(4)-学习率 首先学习率如下图 所以在实际运用中我们会使用指数衰减的学习率 在tf中有这样一个函数 tf.train.exponential_decay(learning ...
- tensorflow学习笔记(3)前置数学知识
tensorflow学习笔记(3)前置数学知识 首先是神经元的模型 接下来是激励函数 神经网络的复杂度计算 层数:隐藏层+输出层 总参数=总的w+b 下图为2层 如下图 w为3*4+4个 b为4* ...
- tensorflow学习笔记(2)-反向传播
tensorflow学习笔记(2)-反向传播 反向传播是为了训练模型参数,在所有参数上使用梯度下降,让NN模型在的损失函数最小 损失函数:学过机器学习logistic回归都知道损失函数-就是预测值和真 ...
- tensorflow学习笔记(1)-基本语法和前向传播
tensorflow学习笔记(1) (1)tf中的图 图中就是一个计算图,一个计算过程. 图中的constant是个常量 计 ...
随机推荐
- jenkins-ant-jmeter
jenkins下通过ant执行jmeter脚本 先下个ant 解压开来 在到jenkins中设置:系统管理-全局工具配置-ant安装-新增ant,填上name和ant-home 将jmeter的ant ...
- Linux虚拟内存(swap)调优篇-“swappiness”,“vm.dirty_background_ratio”和“vm.dirty_ratio”
Linux虚拟内存(swap)调优篇-“swappiness”,“vm.dirty_background_ratio”和“vm.dirty_ratio” 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载 ...
- MyBatis-DynamicSQL IF判断
在写动态sql时发现字符串的判断没有生效 <if test="CLLX != null and CLLX != ''"> and a.CLLX = #{CLLX} &l ...
- Linux记录-linux系统监控命令汇总
命令 功能应用 用法举例 free 查看内存使用情况,包括物理内存和虚拟内存 free -h或free -m vmstat 对系统的整体情况进行统计,包括内核进程.虚拟内存.磁盘.陷阱 ...
- Web前端框架与移动应用开发第八章
Web前端框架与移动应用开发:制作58招聘专题页 1.html代码: <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset=&q ...
- python练习实例2--------构造数据类型
有如下数据类型 cars = ['鲁A32444', '鲁B12333', '京B8989M', '黑C49678', '黑C46555', '沪B25041', '黑C34567'] locatio ...
- MyBatis SQL语句操作Mysql
本文记录使用Mybatis操作数据库时碰到的一些语句,供以后参考. 一,多条件查询 示意SQL语句:SELECT t_field1, t_field2 FROM table_name WHERE t_ ...
- 魔改版BBR
魔改版bbr加速: wget -N --no-check-certificate "https://raw.githubusercontent.com/chiakge/Linux-NetSp ...
- springboot(十六):springboot整合shiro
数据库有五张表(userInfo,uerrole,role,rolepermission,permission) userInfo(id,username,password) userrole(uid ...
- 使用js弹出div刷新时闪烁解决方法
<div style="visibility: hidden"> //弹出div内容 </div>