tensorflow里面共享变量.name_scope, variable_scope等如何理解 name_scope, variable_scope目的:1 减少训练参数的个数. 2 区别同名变量 为什么要共享变量?我举个简单的例子:例如,当我们研究生成对抗网络GAN的时候,判别器的任务是,如果接收到的是生成器生成的图像,判别器就尝试优化自己的网络结构来使自己输出0,如果接收到的是来自真实数据的图像,那么就尝试优化自己的网络结构来使自己输出1.也就是说,生成图像和真实图像经过判别器的时候,要共…

Tensorflow函数——tf.variable_scope()详解 https://blog.csdn.net/yuan0061/article/details/80576703 2018年06月05日 09:38:25 yuan0061 阅读数:2567   tf.variable_scope(name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer=None,caching_device=None,p…

在训练深度网络时,为了减少需要训练参数的个数(比如LSTM模型),或者是多机多卡并行化训练大数据.大模型等情况时,往往就需要共享变量.另外一方面是当一个深度学习模型变得非常复杂的时候,往往存在大量的变量和操作,如何避免这些变量名和操作名的唯一不重复,同时维护一个条理清晰的graph非常重要.因此,tensorflow中用tf.Variable(), tf.get_variable, tf.Variable_scope(), tf.name_scope() 几个函数来实现: tf.Variable…

Let's begin by a short introduction to variable sharing. It is a mechanism in TensorFlow that allows for sharing variables accessed in different parts of the code without passing references to the variable around. The method tf.get_variable can be us…

import tensorflow as tf with tf.name_scope("hello") as name_scope: arr1 = tf.get_variable("arr1", shape=[2,10],dtype=tf.float32) print (name_scope) print (arr1.name) print ("scope_name:%s " % tf.get_variable_scope().original_…

name/variable_scope 的作用 充分理解 name / variable_scope TensorFlow 入门笔记 当一个神经网络比较复杂.参数比较多时,就比较需要一个比较好的方式来传递和管理这些参数.而Tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取变量的机制.通过这个机制,可以在不同的函数中直接通过变量的名称来使用变量,而不需要将变量通过参数进行传递. * name_scope: * 为了更好地管理变量的命名空间而提出的.比如在 tensorboard 中,因为引入了…

转载链接:https://www.zhihu.com/question/51325408/answer/125426642来源:知乎 这个问题无外乎有三个难点: 什么是sum 什么是reduce 什么是维度(indices, 现在均改为了axis和numpy等包一致) sum很简单,就是求和,那么问题就是2和3,让我们慢慢来讲.其实彻底讲清楚了这个问题,很多关于reduce,维度的问题都会恍然大悟. 0. 到底操作哪个维度?? sum这个操作完全可以泛化为任意函数,我们就以sum为例,来看看各种…

转载自 http://weibo.com/p/1001603980563068394770   @ICT_吴林阳 tensorflow设备内存管理模块实现了一个best-fit with coalescing算法(后文简称bfc算法).bfc算法是Doung Lea’s malloc(dlmalloc)的一个非常简单的版本.它具有内存分配.释放.碎片管理等基本功能. 关于dlmalloc算法,参考下面链接: http://gee.cs.oswego.edu/ Bfc算法思想: 将内存分成一系列内…

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 sess = tf.Session(config=config) 1. 记录设备指派情况 :  tf.Conf…

Tensorflow中reduction_indices 的用法 默认时None 压缩成一维…