Tensorflow 1.0 无解难题之tf.name_scope tf.variable_scope的区别

像我这样的菜鸡根本看不出以下的区别：

  • tf.name_scope() 和 tf.variable_scope()
  • tf.Variable() 和 tf.get_variable()

tf.Variable() 和 tf.get_variable()

  • 都是变量使用方式, 所需参数都差不多，语法略有差异

tf.Variable是新建变量时使用，且只能新建变量！

  • 需要注意的事：若新建的变量名已经存在，tf会为新建的同名变量加上前缀，来区别它们

  • 这里的第二个scope1自动变成了 scope1_1

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tf.get_variable可以新建变量，但是若存在同名的变量，则不需要新建，直接将已经建立的变量拿来用就行

  • 新建变量很简单。。
  • 重用已有变量有两种写法
  • 方式1：需要将reuse=True,这样可以在不同variable_scope之间进行重用
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  • 方式2： 若仅仅在 variable_scope内进行重用，利用tf.get_variable_scope().reuse_variables()即可
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