tensorflow创建变量查找变量 tensorflow创建变量以及根据名称查找变量

时间:2021-03-28 人气:0

想了解tensorflow创建变量以及根据名称查找变量的相关内容吗，在本文为您仔细讲解tensorflow创建变量查找变量的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：tensorflow创建变量,tensorflow根据名称查找变量,tensorflow查找变量，下面大家一起来学习吧。

环境：Ubuntu14.04，tensorflow=1.4(bazel源码安装)，Anaconda python=3.6

声明变量主要有两种方法：tf.Variable和 tf.get_variable，二者的最大区别是：

(1) tf.Variable是一个类，自带很多属性函数；而 tf.get_variable是一个函数;
(2) tf.Variable只能生成独一无二的变量，即如果给出的name已经存在，则会自动修改生成新的变量name;
(3) tf.get_variable可以用于生成共享变量。默认情况下，该函数会进行变量名检查，如果有重复则会报错。当在指定变量域中声明可

以变量共享时，可以重复使用该变量（例如RNN中的参数共享）。
下面给出简单的的示例程序：

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())

输出结果为：

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

1. tf.Variable(…)

tf.Variable(…)使用给定初始值来创建一个新变量，该变量会默认添加到 graph collections listed in collections, which defaults to [GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]。

如果trainable属性被设置为True，该变量同时也会被添加到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(…)的返回值有两种情形：

使用指定的initializer来创建一个新变量；
当变量重用时，根据变量名搜索返回一个由tf.get_variable创建的已经存在的变量；

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. 根据名称查找变量

在创建变量时，即使我们不指定变量名称，程序也会自动进行命名。于是，我们可以很方便的根据名称来查找变量，这在抓取参数、finetune模型等很多时候都很有用。

示例1：

通过在tf.global_variables()变量列表中，根据变量名进行匹配搜索查找。该种搜索方式，可以同时找到由tf.Variable或者tf.get_variable创建的变量。

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()同样可以获得由tf.Variable或者tf.get_variable创建的变量。
需要注意的是，此时获得的是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：

针对tf.get_variable创建的变量，可以利用变量重用来直接获取已经存在的变量。

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))

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