import tensorflow as tf with tf.variable_scope('v_scope',reuse=True) 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…

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在前一篇文章中,我们梳理了TensorFlow中各种异构Device的添加和注册机制,通过使用预先定义好的宏,各种自定义好的Device能够将自己注册到全局表中.TensorFlow期望通过这种模式,能够让Device的添加和注册于系统本身更好的解耦,从而体现了较好的模块化特性.在这篇文章中,我们选择直接去窥探TensorFlow底层架构较为复杂的一个部分——StreamEx…

ValueError: Variable conv1/weights1 already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope? Originally defined at: 在使用tensorflow 中的tf.variable_scope和tf.get_variable搭建网络时,重复运行程序会报以上的ValueError错误,这是因为第二次运行时,内存中已经存在名字相同的层或者参数,发生了冲突,所以会提示…

翻译自:https://stackoverflow.com/questions/35919020/whats-the-difference-of-name-scope-and-a-variable-scope-in-tensorflow 问题:下面这几个函数的区别是什么? tf.variable_op_scope(values, name, default_name, initializer=None) Returns a context manager for defining an op t…

一 初始化RNN 上一节中介绍了 通过cell类构建RNN的函数,其中有一个参数initial_state,即cell初始状态参数,TensorFlow中封装了对其初始化的方法. 1.初始化为0 对于正向或反向,第一个cell传入时没有之前的序列输出值,所以需要对其进行初始化.一般来讲,不用刻意取指定,系统会默认初始化为0,当然也可以手动指定其初始化为0. initial_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32) 2.初…

在深度学习章节里,已经介绍了批量归一化的概念,详情请点击这里:第九节,改善深层神经网络:超参数调试.正则化以优化(下) 神经网络在进行训练时,主要是用来学习数据的分布规律,如果数据的训练部分和测试部分分布不一样,那么网络的泛化能力会变得非常差.而且对于训练的数据,每批分布也是不一样的,那么网络在迭代的过程中也要学习和适应不同的分布.这会大大降低网络的训练速度.此外,数据的分布对于激活函数来说也非常重要,有时数据分布范围太大不利于利用激活函数的非线性特性,比如激活函使用Sigmoid函数时,会导致…

在TensorFlow中基于lstm构建分词系统笔记(一) https://www.jianshu.com/p/ccb805b9f014 前言 我打算基于lstm构建一个分词系统,通过这个例子来学习下TensorFlow中如何训练循环递归神经网络.我们将从最粗糙的版本开始搭建这个小系统,然后一步步优化其中的每一部分,包括网络架构的优化,数据处理的优化,甚至整个代码架构的优化.希望想我一样的入门选手看到其中的每一步实现以及如何去优化. 关于LSTM网络的介绍,可以看官网推荐的一篇博客,写的实在是太…

What: 在Tensorflow中, 为了区别不同的变量(例如TensorBoard显示中), 会需要命名空间对不同的变量进行命名. 其中常用的两个函数为: tf.variable_scope, tf.name_scope. Why: 在自己的编写代码过程中, 用如下代码进行变量生成并进行卷积操作: import tensorflow as tf import numpy as np def my_conv2d(data, name, kh, kw, sh, sw, n_out): n_in…

''' Created on Apr 21, 2017 @author: P0079482 ''' #如何通过tf.variable_scope函数来控制tf.ger_variable函数获取已经创建过的变量 #在名字为foo的命名空间内创建名字为v的变量 import tensorflow as tf with tf.variable_scope("foo"): v = tf.get_variable("v",shape=[1],initializer=tf.co…

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 本篇是TensorFlow通信机制系列的第二篇文章,主要梳理使用gRPC网络传输部分模块的结构和源码.如果读者对TensorFlow中Rendezvous部分的基本结构和原理还不是非常了解,那么建议先从这篇文章开始阅读.TensorFlow在最初被开源时还只是个单机的异构训练框架,在迭代到0.8版本开始正式支持多机分布式训练.与其他分布式训练框架不同,Google选用了开源项…