tf.name scope,with tf.variable_scope()作用
本文主要介绍python神经网络中tf.name_scope和tf.variable_scope函数的区别。有需要的朋友可以参考一下，希望能有所帮助。祝你进步很大，早日升职加薪。
00-1010学习前言tf.variable_scope函数测试代码1，用reuse=True共享变量2，用AUTO_REUSE共享变量
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最近在学目标探测.SSD源码好复杂.看了很多版本的SSD源代码，发现都可以用tf.variable_scope。一开始我以为是tf.name_scope，才发现两者不一样。
学习前言
Tf.name_scope()和tf.variable_scope()是两个作用域，一般与创建/调用变量的函数tf.variable()和tf.get_variable()一起使用。
为什么要用两个不同的范围？主要原因和变量共享有关。
变量共享主要涉及两个函数：tf。变量()和tf.get_variable()
tf.get_variable()函数需要在tf.variable_scope的作用域下使用。这是因为tf.get_variable()有一个变量检查机制，它会检测现有变量是否被设置为共享变量。同名变量有共享机制时，不会报错，但如果没有设置为共享变量，就会报错。
如果tf。变量()时，每次都会创建一个新变量。但是很多时候，我们希望重用一些变量，所以我们使用get_variable()，它会搜索变量名。如果有，我们就直接用，不会新建。
当共享变量时，需要使用标记重用。当reuse=True时，可以共享；如果为False，则不能共享。
两者区别
tf .变量范围(
名称或范围，
默认名称=无，
值=无，
初始值设定项=无，
正则=无，
caching _ device=None，
partitioner=无，
custom _ getter=无，
重用=无，
dtype=无，
use_resource=None
约束=无，
辅助名称范围=真
)
其中包括：
1.name_or_scope:范围的名称。
2.default_name:如果name_or_scope参数为None，则使用默认名称，该名称是唯一的；如果提供了name_or_scope，则不会使用它，因此它不是必需的，可以是None。
3.值：传递给操作函数的张量参数列表。
4.初始值设定项：此范围内变量的默认初始值设定项。
5.正则化器：此范围内变量的默认正则化器。
6.caching_device:该范围内变量的默认缓存设备。
7.分区程序：这个范围内变量的默认分区程序。
8.custom_getter:该范围内变量的默认自定义getter。
9.重用：可以是True，None或者tf。AUTO _ REUSE;如果是真的，可以开始共享变量，用于变量重构；如果是tf。AUTO_REUSE，那么我们创建变量(如果不存在)，否则我们返回变量(用于第一轮创建变量)；如果没有，我们继承父作用域的重用标志。
10.dtype:在此范围内创建的变量类型。
tf.variable_scope函数
测试代码
将张量流作为tf导入
#初始化第一个v1
with TF . variable _ scope( scope 1 ):
v1=tf.get_variable(v1 ，[3，3]，tf.float32，initializer=TF . constant _ initializer(1))
打印(v1.name)
#不同的范围
with TF . variable _ scope( scope 2 ):
v1=tf.get_variable(v1 ，[3，3]，tf.float32，initializer=TF . constant _ initializer(1))
打印(v1.name)
#开始分享
with tf.variable_scope(scope1 ，reuse=True):
v1_share=tf.get_variable(v1 ，[3，3]，tf.float32，initializer=TF . constant _ initializer(1))
打印(v1_share.name)
运行结果是：
范围1/v1:0
范围2/v1:0
范围1/v1:0
如果你在底部加上它
with TF . variable _ scope( scope 2 ):
v1_share=tf.get_variable(v1 ，[3，3]，tf.float32，initializer=TF . constant _ initializer(1))
打印(v1_share.name)
此时没有复用，不能共享，程序报错。
1、使用reuse=True共享变量
将张量流作为tf导入
#使用AUTO_REUSE直接创建
#如果reuse=True，初始化第一轮创建时将报告错误。
def演示():
with tf.variable_scope(demo ，reuse=tf .自动重复使用):
v=tf.get_variable(v ，[1])
返回英语字母表中第二十二个字母
v1=演示()
v2=演示()
打印(v1.name)
运行结果为：
演示/v:0
演示/v:0
以上就是大蟒神经网络tf.name_scope和tf。变量_范围函数区别的详细内容，更多关于tf.name_scope和tf。变量_范围的资料请关注盛行信息技术软件开发工作室其它相关文章!
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