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tensorflow創(chuàng)建變量以及根據(jù)名稱查找變量

更新時間：2018年03月10日 10:23:40 投稿：lijiao

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了tensorflow創(chuàng)建變量以及根據(jù)名稱查找變量，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

環(huán)境：Ubuntu14.04，tensorflow=1.4(bazel源碼安裝)，Anaconda python=3.6

聲明變量主要有兩種方法：tf.Variable和 tf.get_variable，二者的最大區(qū)別是：

(1) tf.Variable是一個類，自帶很多屬性函數(shù)；而 tf.get_variable是一個函數(shù);
(2) tf.Variable只能生成獨一無二的變量，即如果給出的name已經(jīng)存在，則會自動修改生成新的變量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)會進(jìn)行變量名檢查，如果有重復(fù)則會報錯。當(dāng)在指定變量域中聲明可

以變量共享時，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())

輸出結(jié)果為：

scope1/x1:0 [ 1.]
scope1/x1_1:0 [ 0.]
scope1/y1:0 1.0
scope1/y1:0 1.0

1. tf.Variable(…)

tf.Variable(…)使用給定初始值來創(chuàng)建一個新變量，該變量會默認(rèn)添加到 graph collections listed in collections, which defaults to [GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]。

如果trainable屬性被設(shè)置為True，該變量同時也會被添加到graph collection GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES.

# tf.Variable
__init__(
  initial_value=None,
  trainable=True,
  collections=None,
  validate_shape=True,
  caching_device=None,
  name=None,
  variable_def=None,
  dtype=None,
  expected_shape=None,
  import_scope=None,
  constraint=None
)

2. tf.get_variable(…)

tf.get_variable(…)的返回值有兩種情形：

使用指定的initializer來創(chuàng)建一個新變量；
當(dāng)變量重用時，根據(jù)變量名搜索返回一個由tf.get_variable創(chuàng)建的已經(jīng)存在的變量；

get_variable(
  name,
  shape=None,
  dtype=None,
  initializer=None,
  regularizer=None,
  trainable=True,
  collections=None,
  caching_device=None,
  partitioner=None,
  validate_shape=True,
  use_resource=None,
  custom_getter=None,
  constraint=None
)

3. 根據(jù)名稱查找變量

在創(chuàng)建變量時，即使我們不指定變量名稱，程序也會自動進(jìn)行命名。于是，我們可以很方便的根據(jù)名稱來查找變量，這在抓取參數(shù)、finetune模型等很多時候都很有用。

示例1：

通過在tf.global_variables()變量列表中，根據(jù)變量名進(jìn)行匹配搜索查找。該種搜索方式，可以同時找到由tf.Variable或者tf.get_variable創(chuàng)建的變量。

import tensorflow as tf

x = tf.Variable(1,name='x')
y = tf.get_variable(name='y',shape=[1,2])
for var in tf.global_variables():
  if var.name == 'x:0':
    print(var)

示例2：

利用get_tensor_by_name()同樣可以獲得由tf.Variable或者tf.get_variable創(chuàng)建的變量。
需要注意的是，此時獲得的是Tensor, 而不是Variable，因此 x不等于x1.

import tensorflow as tf

x = tf.Variable(1,name='x')
y = tf.get_variable(name='y',shape=[1,2])

graph = tf.get_default_graph()

x1 = graph.get_tensor_by_name("x:0")
y1 = graph.get_tensor_by_name("y:0")

示例3：

針對tf.get_variable創(chuàng)建的變量，可以利用變量重用來直接獲取已經(jīng)存在的變量。

with tf.variable_scope("foo"):
  bar1 = tf.get_variable("bar", (2,3)) # create

with tf.variable_scope("foo", reuse=True):
  bar2 = tf.get_variable("bar") # reuse

with tf.variable_scope("", reuse=True): # root variable scope
  bar3 = tf.get_variable("foo/bar") # reuse (equivalent to the above)

print((bar1 is bar2) and (bar2 is bar3))

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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