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tensorflow創(chuàng)建變量以及根據(jù)名稱查找變量-創(chuàng)新互聯(lián)

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聲明變量主要有兩種方法:tf.Variabletf.get_variable,二者的大區(qū)別是:

(1) tf.Variable是一個(gè)類,自帶很多屬性函數(shù);而 tf.get_variable是一個(gè)函數(shù);
(2) tf.Variable只能生成獨(dú)一無二的變量,即如果給出的name已經(jīng)存在,則會(huì)自動(dòng)修改生成新的變量name;
(3) tf.get_variable可以用于生成共享變量。默認(rèn)情況下,該函數(shù)會(huì)進(jìn)行變量名檢查,如果有重復(fù)則會(huì)報(bào)錯(cuò)。當(dāng)在指定變量域中聲明可

以變量共享時(shí),可以重復(fù)使用該變量(例如RNN中的參數(shù)共享)。
下面給出簡(jiǎn)單的的示例程序:

import tensorflow as tf

with tf.variable_scope('scope1',reuse=tf.AUTO_REUSE) as scope1:
  x1 = tf.Variable(tf.ones([1]),name='x1')
  x2 = tf.Variable(tf.zeros([1]),name='x1')
  y1 = tf.get_variable('y1',initializer=1.0)
  y2 = tf.get_variable('y1',initializer=0.0)
  init = tf.global_variables_initializer()
  with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(x1.name,x1.eval())
    print(x2.name,x2.eval())
    print(y1.name,y1.eval())
    print(y2.name,y2.eval())

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標(biāo)題來源:http://aaarwkj.com/article6/dsjhog.html

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