用于定义创建变量(层)的ops的上下文管理器。这个上下文管理器验证值来自同一个图，确保图是默认图，并推入名称范围和变量范围。如果name_or_scope不为None，则按原样使用。如果name_or_scope为None，则使用default_name。在这种情况下，如果以前在相同的范围中使用过相同的名称，则通过在名称后面附加_N使其惟一。变量作用域允许你创建新变量并共享已创建的变量，同时提供检...
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2021-08-13 09:46:07
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摘要: tf.name_scope()和tf.variable_scope()是两个作用域，一般与两个创建/调用变量的函数tf.variable() 和tf.get_variable()搭配使用。它们搭配在一起的两个常见用途：1)变量共享，2)tensorboard画流程图时为了可视化封装变量，这两
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2019-01-18 10:28:00
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name_scopeif __name__ == '__main__': with tf.name_scope("scope1"): v1 = tf.get_variable("var1", [1,2], dtype=tf.float32) v2 = tf.Variable(1, name="var2", dtype=tf.float32) v3
原创
2022-01-14 10:37:27
503阅读
命名机制与变量共享Variable 变量 (一般表达参数)、Tensor(操 作输出)、操作 Operatio
原创
2022-01-18 15:27:47
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命名机制与变量共享Variable 变量 (一般表达参数)、Tensor(操 作输出)、操作 Operation、Placeholder 输 入都有名字当模型复杂的时候，需要有效的命名机制: 方便、清晰TF 中的命名机制有效的命名机制: 起名方便 (不用从 w1 起到 w1024…) 甚至不显式写名，也能自动给个好找的名字 3. 同时避免重名带来的名字冲突TF ...
原创
2021-07-09 14:55:15
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tf.variable_scope与tf.name_scope的用法辨析t
原创
2022-07-18 11:37:04
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tf.get_variable函数的使用 tf.variable_scope()与tf.name_scope()的异同相同点：二者均可定义变
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2018-05-10 14:45:47
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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.
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2023-06-23 07:37:11
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欢迎关注WX公众号：【程序员管小亮】最近在看...
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2019-03-26 20:22:00
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深度学习（6）TensorFlow基础操作二: 创建Tensor一. 创建方式1. From Numpy，List2. zeros，ones(1) tf.zeros()(2) tf.zeros_like()(3) tf.ones()与tf.ones_like()3. Fill4. Normal（正态分布）6. Random Permutation（随机打散）二. 典型应用1. Scalar标量在
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.g
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2018-04-02 20:24:00
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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
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2023-06-15 11:09:16
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tf.name_scope()对tf.get_variable_scope().reuse_variables() 不起作用# tf.get_variable_scope().reuse_variables() 的使用import tensorflow as tfwith tf.variable_scope('a1'): print(tf.get_variable_scope().reuse) # with tf.name_scope('a2'): # tf.ge
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2021-08-13 09:37:22
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Last modified on March 24th, 2017 by Vincy.-------------------------------------------------------variable scope is known as its boundary within which it can be visible or accessed from code. In ot
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2018-08-23 13:44:00
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tf.Variable __init__( initial_value=None, trainable=True, collections=None, validate_shape=True, caching_device=None, name=None, variable_def=None, dt
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2018-08-24 10:29:00
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tf.Variable() 和 tf.get_variable()的区别tf.Variable():检测到命名冲突时，系统会自动处理，通俗的说就是在变量后面自动加“_index”。import tensorflow as tfw_1 = tf.Variable(0,name="w_1")w_2 = tf.Variable(1,name="w_1")print w_1.name...
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2021-08-25 16:02:37
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目录__init____abs____add____getitem____gt____invert____iter____le____lt____matmul____mod____mul____ne____neg____or____pow____radd____rand____rdiv____rfloordiv__...
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2021-08-13 09:47:26
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Scope defines where in a program a variable is accessible. Ruby has four types of variable scope, local,global, instance and class. In addition, Ruby
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2016-03-22 16:07:00
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1. variable_scope的使用首先，使用variable_scope可以很方便的管理get_varibale。如何确定 get_variable 的 prefixed name?1.1 variable scope是可以嵌套的:import tensorflow as tf
with tf.variable_scope("tet1"):
var3 = tf.get_variab
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2024-04-14 15:21:44
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目录一、作用二、类中的函数1、__init__2、__enter__3、__exit__一、作用在某个tf.name_scope()指定的区域中定义的所有对象及各种操作，他们的“name”属性上会增加该命名区的区域名，用以区别对象属于哪个区域； 将不同的对象及操作放在由tf.name_scope()指定的区域中，便于在tensorboard中展示清晰的逻辑关系图，这点...
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2021-08-13 09:54:48
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