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吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 变量管理
阅读量:5239 次
发布时间:2019-06-14

本文共 1219 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

import tensorflow as tfwith tf.variable_scope("foo"):    v = tf.get_variable("v", [1], initializer=tf.constant_initializer(1.0))                        #with tf.variable_scope("foo"):   # v = tf.get_variable("v", [1])    with tf.variable_scope("foo", reuse=True):    v1 = tf.get_variable("v", [1])print(v == v1)#with tf.variable_scope("bar", reuse=True):   # v = tf.get_variable("v", [1])

with tf.variable_scope("root"):    print(tf.get_variable_scope().reuse)        with tf.variable_scope("foo", reuse=True):        print(tf.get_variable_scope().reuse)                with tf.variable_scope("bar"):            print(tf.get_variable_scope().reuse)                print(tf.get_variable_scope().reuse)

v1 = tf.get_variable("v", [1])print(v1.name)with tf.variable_scope("foo",reuse=True):    v2 = tf.get_variable("v", [1])print(v2.name)with tf.variable_scope("foo"):    with tf.variable_scope("bar"):        v3 = tf.get_variable("v", [1])        print(v3.name)        v4 = tf.get_variable("v1", [1])print(v4.name)

with tf.variable_scope("",reuse=True):    v5 = tf.get_variable("foo/bar/v", [1])    print(v5 == v3)    v6 = tf.get_variable("v1", [1])         print(v6 == v4)

 

转载于:https://www.cnblogs.com/tszr/p/10875049.html

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