参考: https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variable_scope 举例说明 TensorFlow中的变量一般就是模型的参数.当模型复杂的时候共享变量会无比复杂. 官网给了一个case,当创建两层卷积的过滤器时,每输入一次图片就会创建一次过滤器对应的变量,但是我们希望所有图片都共享同一过滤器变量,一共有4个变量:conv1_weights, conv1_biases, conv2_weights, and conv2_biases. 通…

因为最近在研究生成对抗网络GAN,在读别人的代码时发现了 with tf.variable_scope(self.name_scope_conv, reuse = reuse): 这样一条语句,查阅官方文档时明白了这是TensorFlow的变量共享机制. 举个例子: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…

因为最近在研究生成对抗网络GAN,在读别人的代码时发现了 with tf.variable_scope(self.name_scope_conv, reuse = reuse): 这样一条语句,查阅官方文档时明白了这是TensorFlow的变量共享机制. 举个例子: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…

上次说到了 TensorFlow 从文件读取数据,这次我们来谈一谈变量共享的问题. 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,要共享同一套变量,所以TensorFlow引入了变量共享机制. 变量共享主要涉及到两个函数: tf.get_variab…

如何在Exe和BPL插件中实现公共变量共享及窗口溶入技术Demo源码 1.Delphi编译方式介绍: 当我们在开发一个常规应用程序时,Delphi可以让我们用两种方式使用VCL,一种是把VCL中的申明单元及实现单元全部以静态编译的方式编译并链接进Exe可执行文件中,这样做的好处就是发布程序时只需要发布独立的可执行文件,当我们使用了的第三方DLL.OCX等时,无需发布*.bpl等文件,但EXE程序文件的体积会较大. 另外一种是把VCL库以运行时状态(即把VCL库中的申请单元静态编译进EXE可执行文…

#TF:Tensorflow定义变量+常量,实现输出计数功能 import tensorflow as tf state = tf.Variable(0, name='Parameter_name_counter') #print(state.name) one = tf.constant(1) new_value = tf.add(state, one) update = tf.assign(state, new_value) init = tf.global_variables_initia…

共享内存极少使用,所以这里我们仅作了解. .将几个变量放在相同的内存区,但其中只有一个变量在给定时刻有有效值. .程序处理许多不同类型的数据,但是一次只处理一种.要处理的类型在执行期间才能确定. .在不同的时间访问相同的数据,但在不同的情况下该数据的类型是不同的. 定义联合类型 联合的定义及成员的引用和结构极为类似 在C语言中多个不同变量共享同一内存区的功能称为联合(union),声明联合的语法类似结构 union test { int i; int j; int k; }t1; t1.i; p…

1.static实现线程范围内变量共享 package com.test.shareData; import java.util.Random; /** * 多线程范围内的数据共享 * @author Administrator * */ public class ThreadScopeShareData { private static int data; public static void main(String[] args) { for(int i=0;i<2;i++){ new Th…

import tensorflow as tf def f(): var = tf.Variable(initial_value=tf.random_normal(shape=[2])) return var a1=f() a2=f() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(a1)) print(sess.run(a2)) 输出为: [-0.74532765 -1…

import tensorflow as tf # 在不同的变量域中调用conv_relu,并且声明我们想创建新的变量 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_im…