TensorFlow基础笔记(13) tf.name_scope tf.variable_scope学习
转载http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/60877873
1. 首先看看比较简单的 tf.name_scope(‘scope_name’).
tf.name_scope 主要结合 tf.Variable() 来使用,方便参数命名管理。
'''
Signature: tf.name_scope(*args, **kwds)
Docstring:
Returns a context manager for use when defining a Python op.
'''
# 也就是说,它的主要目的是为了更加方便地管理参数命名。
# 与 tf.Variable() 结合使用。简化了命名
with tf.name_scope('conv1') as scope:
weights1 = tf.Variable([1.0, 2.0], name='weights')
bias1 = tf.Variable([0.3], name='bias')
# 下面是在另外一个命名空间来定义变量的
with tf.name_scope('conv2') as scope:
weights2 = tf.Variable([4.0, 2.0], name='weights')
bias2 = tf.Variable([0.33], name='bias')
# 所以,实际上weights1 和 weights2 这两个引用名指向了不同的空间,不会冲突
print weights1.name
print weights2.name
conv1/weights:0
conv2/weights:0
# 注意,这里的 with 和 python 中其他的 with 是不一样的
# 执行完 with 里边的语句之后,这个 conv1/ 和 conv2/ 空间还是在内存中的。这时候如果再次执行上面的代码
# 就会再生成其他命名空间
with tf.name_scope('conv1') as scope:
weights1 = tf.Variable([1.0, 2.0], name='weights')
bias1 = tf.Variable([0.3], name='bias')
with tf.name_scope('conv2') as scope:
weights2 = tf.Variable([4.0, 2.0], name='weights')
bias2 = tf.Variable([0.33], name='bias')
print weights1.name
print weights2.name
conv1_1/weights:0
conv2_1/weights:0
import tensorflow as tf
2.下面来看看 tf.variable_scope(‘scope_name’)
tf.variable_scope() 主要结合 tf.get_variable() 来使用,实现 变量共享。
# 这里是正确的打开方式~~~可以看出,name 参数才是对象的唯一标识
import tensorflow as tf
with tf.variable_scope('v_scope') as scope1:
Weights1 = tf.get_variable('Weights', shape=[2,3])
bias1 = tf.get_variable('bias', shape=[3])
# 下面来共享上面已经定义好的变量
# note: 在下面的 scope 中的变量必须已经定义过了,才能设置 reuse=True,否则会报错
with tf.variable_scope('v_scope', reuse=True) as scope2:
Weights2 = tf.get_variable('Weights')
print Weights1.name
print Weights2.name
# 可以看到这两个引用名称指向的是同一个内存对象
v_scope/Weights:0
v_scope/Weights:0
也可以结合 tf.Variable() 一块使用。
import tensorflow as tf
# 注意, bias1 的定义方式
with tf.variable_scope('v_scope') as scope1:
Weights1 = tf.get_variable('Weights', shape=[2,3])
# bias1 = tf.Variable([0.52], name='bias')
# 下面来共享上面已经定义好的变量
# note: 在下面的 scope 中的get_variable()变量必须已经定义过了,才能设置 reuse=True,否则会报错
with tf.variable_scope('v_scope', reuse=True) as scope2:
Weights2 = tf.get_variable('Weights')
bias2 = tf.Variable([0.52], name='bias')
print Weights1.name
print Weights2.name
print bias2.name
v_scope/Weights:0
v_scope/Weights:0
v_scope_1/bias:0
如果 reuse=True 的scope中的变量没有已经定义,会报错!!
import tensorflow as tf
# 注意, bias1 的定义方式
with tf.variable_scope('v_scope') as scope1:
Weights1 = tf.get_variable('Weights', shape=[2,3])
bias1 = tf.Variable([0.52], name='bias')
print Weights1.name
print bias1.name
# 下面来共享上面已经定义好的变量
# note: 在下面的 scope 中的get_variable()变量必须已经定义过了,才能设置 reuse=True,否则会报错
with tf.variable_scope('v_scope', reuse=True) as scope2:
Weights2 = tf.get_variable('Weights')
bias2 = tf.get_variable('bias', [1]) # ‘bias
print Weights2.name
print bias2.name
# 这样子的话就会报错
# Variable v_scope/bias does not exist, or was not created with tf.get_variable()
v_scope/Weights:0
v_scope/bias:0
本文代码:https://github.com/yongyehuang/Tensorflow-Tutorial
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