學(xué)習(xí)前言

最近在學(xué)目標(biāo)檢測……SSD的源碼好復(fù)雜……看了很多版本的SSD源碼，發(fā)現(xiàn)他們會使用tf.variable_scope，剛開始我還以為就是tf.name_scope，才發(fā)現(xiàn)原來兩者是不一樣的

兩者區(qū)別

tf.name_scope()和tf.variable_scope()是兩個作用域，一般與兩個創(chuàng)建/調(diào)用變量的函數(shù)tf.variable() 和tf.get_variable()搭配使用。

為什么要使用兩個不同的作用域方式呢？其主要原因與變量共享相關(guān)。

變量共享主要涉及兩個函數(shù)：tf.Variable() 和tf.get_variable()

在tf.variable_scope的作用域下需要使用tf.get_variable()函數(shù)，這是因?yàn)閠f.get_variable()擁有一個變量檢查機(jī)制，會檢測已經(jīng)存在的變量是否設(shè)置為共享變量，當(dāng)同名變量存在共享機(jī)制時，不會報(bào)錯，如果并未設(shè)置為共享變量，則報(bào)錯。

如果使用tf.Variable() 的話每次都會新建變量。但是很多時候我們希望重用一些變量，所以我們使用到了get_variable()，它會去搜索變量名，有就直接用，沒有再新建。
在進(jìn)行變量共享的時候需要使用到標(biāo)志reuse，當(dāng)reuse = True時是可以共享，F(xiàn)alse時不可以共享。

tf.variable_scope函數(shù)

tf.variable_scope(
    name_or_scope,
    default_name=None,
    values=None,
    initializer=None,
    regularizer=None,
    caching_device=None,
    partitioner=None,
    custom_getter=None,
    reuse=None,
    dtype=None,
    use_resource=None,
    constraint=None,
    auxiliary_name_scope=True
)

其中：

1、name_or_scope：范圍的名稱。

2、default_name：如果name_or_scope參數(shù)為None，則使用默認(rèn)的名稱，該名稱將是唯一的；如果提供了name_or_scope，它將不會被使用，因此它不是必需的，并且可以是None。

3、values：傳遞給操作函數(shù)的Tensor參數(shù)列表。

4、initializer：此范圍內(nèi)變量的默認(rèn)初始值設(shè)定項(xiàng)。

5、regularizer：此范圍內(nèi)變量的默認(rèn)正規(guī)化器。

6、caching_device：此范圍內(nèi)變量的默認(rèn)緩存設(shè)備。

7、partitioner：此范圍內(nèi)變量的默認(rèn)分區(qū)程序。

8、custom_getter：此范圍內(nèi)的變量的默認(rèn)自定義吸氣。

9、reuse：可以是True、None或tf.AUTO_REUSE；如果是True，即可以開始共享變量，變量重構(gòu)用；如果是tf.AUTO_REUSE，則我們創(chuàng)建變量（如果它們不存在），否則返回它們（用于在第一輪創(chuàng)建變量）；如果是None，則我們繼承父范圍的重用標(biāo)志。

10、dtype：在此范圍中創(chuàng)建的變量類型。

測試代碼

1、使用reuse=True共享變量

import tensorflow as tf
# 初始化第一個v1
with tf.variable_scope("scope1"):
    v1 = tf.get_variable("v1",[3,3],tf.float32,initializer=tf.constant_initializer(1))
    print(v1.name)
# 不同的作用域
with tf.variable_scope("scope2"):
    v1 = tf.get_variable("v1",[3,3],tf.float32,initializer=tf.constant_initializer(1))
    print(v1.name)
# 開始共享
with tf.variable_scope("scope1",reuse = True):
    v1_share = tf.get_variable("v1",[3,3],tf.float32,initializer=tf.constant_initializer(1))
    print(v1_share.name)

運(yùn)行結(jié)果為：

scope1/v1:0
scope2/v1:0
scope1/v1:0

如果在下部再加上

with tf.variable_scope("scope2"):
    v1_share = tf.get_variable("v1",[3,3],tf.float32,initializer=tf.constant_initializer(1))
    print(v1_share.name)

此時沒有reuse，不能共享，程序報(bào)錯。

2、使用AUTO_REUSE共享變量

import tensorflow as tf
# 使用AUTO_REUSE可以直接創(chuàng)建
# 如果reuse = True，初始化第一輪創(chuàng)建的時候會報(bào)錯
def demo():
  with tf.variable_scope("demo", reuse=tf.AUTO_REUSE):
    v = tf.get_variable("v", [1])
  return v
v1 = demo() 
v2 = demo()
print(v1.name)

運(yùn)行結(jié)果為：

demo/v:0
demo/v:0

以上就是python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)tf.name_scope和tf.variable_scope函數(shù)區(qū)別的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于tf.name_scope和tf.variable_scope的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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