一般这样用tf.get_variable(): v = tf.get_variable(name, shape, dtype, initializer) 下面内容来源于 http://blog.csdn.net/u012436149/article/details/53696970 当我们需要共享变量的时候,需要使用tf.get_variable() 使用tf.Variable时,如果检测到命名冲突,系统会自己处理.使用tf.get_variable()时,系统不会处理冲突,而会报错,例子: i…

https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/61712830 https://www.cnblogs.com/silence-tommy/p/7029561.html 二者的主要区别在于: tf.Variable:主要在于一些可训练变量(trainable variables),比如模型的权重(weights,W)或者偏执值(bias): 声明时,必须提供初始值: 名称的真实含义,在于变量,也即在真实训练时,其值是会改变的,自然事先需要指定初…

tf.Variable(<initial - value>,name=<optional - name>) 此函数用于定义图变量.生成一个初始值为initial - value的变量. tf.get_variable(name,shape,dtype,initializer,trainable) 此函数用于定义图变量.获取已经存在的变量,如果不存在,就新建一个 参数: name:名称 shape:数据形状. dtype:数据类型.常用的tf.float32,tf.float64等数…

一 .tf.variable() 在模型中每次调用都会重建变量,使其存储相同变量而消耗内存,如: def repeat_value(): weight=tf.variable(tf.random_normal([5,5,6]),name='weight') return weight 如果多次调用函数如: result1=repeat_value() result2=repeat_value() # 重复调用 将会重复创建一份变量,却保存相同模型参数.若使用字典可以解决此类问题,却破坏模型封装性…

在训练深度网络时,为了减少需要训练参数的个数(比如具有simase结构的LSTM模型).或是多机多卡并行化训练大数据大模型(比如数据并行化)等情况时,往往需要共享变量.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…

一.函数意义: 1.tf.Variable() 变量 W = tf.Variable(<initial-value>, name=<optional-name>) 用于生成一个初始值为initial-value的变量.必须指定初始化值 x = tf.Variable() x.initializer # 初始化单个变量 x.value() # 读取op x.assign() # 写入op x.assign_add() # 更多op x.eval() # 输出变量内容 2.tf.get…

Variable tensorflow中有两个关于variable的op,tf.Variable()与tf.get_variable()下面介绍这两个的区别 使用tf.Variable时,如果检测到命名冲突,系统会自己处理.使用tf.get_variable()时,系统不会处理冲突,而会报错 import tensorflow as tf w_1 = tf.Variable(3,name="w_1") w_2 = tf.Variable(1,name="w_1")…

GAN网络架构分析 上图即为GAN的逻辑架构,其中的noise vector就是特征向量z,real images就是输入变量x,标签的标准比较简单(二分类么),real的就是tf.ones,fake的就是tf.zeros. 网络具体形状大体如上,具体数值有所调整,生成器过程为:噪声向量-全连接-卷积-卷积-卷积,辨别器过程:图片-卷积-卷积-全连接-全连接. 和预想的不同,实际上数据在生成器中并不是从无到有由小变大的过程,而是由3136(56*56)经过正常卷积步骤下降为28*28的过程. 实…

1.共享变量用途 在构建模型时,需要使用tf.Variable来创建一个变量(也可以理解成节点).当两个模型一起训练时,一个模型需要使用其他模型创建的变量,比如,对抗网络中的生成器和判别器.如果使用tf.Variable,将会生成一个新的变量,而我们需要使用原来的那个变量.这时就是通过引入get_Variable方法,实现共享变量来解决这个问题.这种方法可以使用多套网络模型来训练一套权重. 2.使用get_Variable获取变量 get_Variable一般会配合Variable_scope一…

1.tf.Variable() tf.Variable(initializer,name) 功能:tf.Variable()创建变量时,name属性值允许重复,检查到相同名字的变量时,由自动别名机制创建不同的变量. 参数: initializer:初始化参数: name:可自定义的变量名称 举例: import tensorflow as tf v1=tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2,3],mean=0,stddev=1),name='v1') v2=t…