前言:最近做一个实验,遇到TensorFlow变量作用域问题,对tf.name_scope().tf.variable_scope()等进行了较为深刻的比较,记录相关笔记:tf.name_scope().tf.variable_scope()是两个作用域函数,一般与两个创建/调用变量的函数tf.variable() 和tf.get_variable()搭配使用.常用于:1)变量共享:2)tensorboard画流程图进行可视化封装变量.通俗理解就是:tf.name_scope().tf.vari

tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. 1. tf.Variable(创建变量)与tf.get_variable(创建变量 或 复用变量) TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的. 变量可以通过tf.Varivale来创建.当tf.get_variable用于变量创建时,和tf.

网络层中变量存在两个问题: 随着层数的增多,导致变量名的增多: 在调用函数的时候,会重复生成变量,但他们存储的都是一样的变量.   tf.variable不能解决这个问题. 变量作用域使用tf.variable_scope和tf.get_variable完美解决了上边的这个问题. 网络层数很多,但一般结构就那么几种.我们使用tf.get_variable方法,变量会在前边加上作用域,类似于文件系统中的“/”. tf.get_variable在第二次使用某个变量时,可以用reuse=True来共享

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

conv2d中的padding 在使用TF搭建CNN的过程中,卷积的操作如下 convolution = tf.nn.conv2d(X, filters, strides=[1,2,2,1], padding="SAME") 这个函数中各个参数的含义是什么呢? X:输入数据的mini-batch,为一个4D tensor:分别表示的含义为[n_batch,height,width,channel] filters:为卷积核,为一个4D tensor,分别表示的含义为 [filter_h

1. sys.argv[1:]  # 在控制台进行参数的输入时,只使用第二个参数以后的数据 参数说明:控制台的输入:python test.py what, 使用sys.argv[1:],那么将获得what这个数值 # test.py import sys print(sys.argv[1:]) 2. tf.split(value=x, num_or_size_split=2, axis=3) # 对数据进行切分操作,比如原始维度为[1, 227, 227, 96], 切分后的维度为[2, 1,

本系列文章引用了腾讯技术专家樊华恒<海量之道系列文章之弱联网优化>的部分章节,感谢原作者. 1.前言 随着移动互联网的高速发展,移动端IM以移动网络作为物理通信载体早已深入人心,这其中的成功者就包括微信.手机QQ.支付宝(从即时通讯产品的角度来看,支付宝已经算的上是半个IM了)等等,也为移动端即时通讯开发者带来了各种可以参考的标杆功能和理念:语音对讲.具有移动端体验特性的图片消息.全时在线的概念.真正突破物理体验的实时通知等. 上述IM产品.功能和概念,在开发者间讨论时,无一例外都会被打上“移

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

这篇文章主要介绍了PHP面向对象编程之深入理解方法重载与方法覆盖(多态)的相关资料,需要的朋友可以参考下: 什么是多态? 多态(Polymorphism)按字面的意思就是"多种状态".在面向对象语言中,接口的多种不同的实现方式即为多态.引用Charlie Calverts对多态的描述--多态性是允许你将父对象设置成为和一个或更多的他的子对象相等的技术,赋值之后,父对象就可以根据当前赋值给它的子对象的特性以不同的方式运作(摘自"Delphi4编程技术内幕").简单的说

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

1. tf.Variable与tf.get_variable tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的. 当然,变量也可以通过tf.Varivale来创建.当tf.get_variable用于变量创建时,和tf.Variable的功能基本等价

https://blog.csdn.net/qq_22522663/article/details/78729029 1. tf.Variable与tf.get_variabletensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的. 当然,变量也可以通过

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

转载:https://blog.csdn.net/gaoyueace/article/details/79079068 例如: #在名字为ae的命名空间内创建变量 with tf.variable_scope('ae'): Y_pred, Y_pred_modi = self.ae_u(X) with tf.variable_scope('dis'): XY_real_pair = self.dis(X, Y) with tf.variable_scope('dis',reuse=True):

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

tensorflow中有很多需要变量共享的场合,比如在多个GPU上训练网络时网络参数和训练数据就需要共享. tf通过 tf.get_variable() 可以建立或者获取一个共享的变量. tf.get_variable函数的作用从tf的注释里就可以看出来-- 'Gets an existing variable with this name or create a new one'. 与 tf.get_variable 函数相对的还有一个 tf.Variable 函数,两者的区别是: tf.Va

tf.name_scope() 此函数作用是共享变量.在一个作用域scope内共享一些变量,简单来说,就是给变量名前面加个变量空间名,只限于tf.Variable()的变量 tf.variable_scope() 和tf.name_scope()作用一样,不过包括tf.get_variable()的变量和tf.Variable()的变量 在同一个程序中多次调用,在第一次调用之后需要将reuse参数设置为True with tf.variable_scope("one"): a = tf

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.Varia

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

1.tf.variable_scope 功能:tf.variable_scope可以让不同命名空间中的变量取相同的名字,无论tf.get_variable或者tf.Variable生成的变量 TensorFlow链接:https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/variable_scope?hl=en 举例: with tf.variable_scope('V1'): a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=