tensorflow: name_scope 和 variable_scope区别及理解

tensorflow中name_scope和variable scope的理解

之所以会出现这两种类型的scope，主要是后者（variable scope）为了实现tensorflow中的变量共享机制：即为了使得在代码的任何部分可以使用某一个已经创建的变量，TF引入了变量共享机制，使得可以轻松的共享变量，而不用传一个变量的引用。具体解释如下：

tensorflow中创建variable的2种方式：

1. tf.Variable()：只要使用该函数，一律创建新的variable，如果出现重名，变量名后面会自动加上后缀1，2….

import tensorflow as tf

with tf.name_scope('cltdevelop):
    var_1 = tf.Variable(initial_value=[0], name='var_1')
    var_2 = tf.Variable(initial_value=[0], name='var_1')
    var_3 = tf.Variable(initial_value=[0], name='var_1')
print(var_1.name)
print(var_2.name)
print(var_3.name)

结果输出如下：

cltdevelop/var_1:0
cltdevelop/var_1_1:0
cltdevelop/var_1_2:0

1. tf.get_variable()：如果变量存在，则使用以前创建的变量，如果不存在，则新创建一个变量。

tensorflow中的两种作用域

1. 命名域(name scope)：通过tf.name_scope()来实现；
2. 变量域（variable scope）：通过tf.variable_scope()来实现；可以通过设置reuse 标志以及初始化方式来影响域下的变量。
   这两种作用域都会给tf.Variable()创建的变量加上词头，而tf.name_scope对tf.get_variable()创建的变量没有词头影响，代码如下：

import tensorflow as tf

with tf.name_scope('cltdevelop'):
    var_1 = tf.Variable(initial_value=[0], name='var_1')
    var_2 = tf.get_variable(name='var_2', shape=[1, ])
with tf.variable_scope('aaa'):
    var_3 = tf.Variable(initial_value=[0], name='var_3')
    var_4 = tf.get_variable(name='var_4', shape=[1, ])

print(var_1.name)
print(var_2.name)
print(var_3.name)
print(var_4.name)

结果输出如下：

cltdevelop/var_1:0
var_2:0
aaa/var_3:0
aaa/var_4:0

tensorflow中变量共享机制的实现

在tensorflow中变量共享机制是通过tf.get_variable()和tf.variable_scope()两者搭配使用来实现的。如下代码所示：

import tensorflow as tf

with tf.variable_scope('cltdevelop'):
    var_1 = tf.get_variable('var_1', shape=[1, ])
with tf.variable_scope('cltdevelop', reuse=True):
    var_2 = tf.get_variable('var_1', shape=[1,])

print(var_1.name)
print(var_2.name)

结果输出如下：

cltdevelop/var_1:0
cltdevelop/var_1:0

【注：】当 reuse 设置为 True 或者 tf.AUTO_REUSE 时，表示这个scope下的变量是重用的或者共享的，也说明这个变量以前就已经创建好了。但如果这个变量以前没有被创建过，则在tf.variable_scope下调用tf.get_variable创建这个变量会报错。如下：

import tensorflow as tf

with tf.variable_scope('cltdevelop', reuse=True):
    var_1 = tf.get_variable('var_1', shape=[1, ])

则上述代码会报错

ValueErrorL Variable cltdevelop/v1 doesnot exist, or was not created with tf.get_variable()

参考网址

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1. https://www.zhihu.com/question/54513728
2. http://sentiment-mining.blogspot.com/2016/12/tensorflow-name-scope-variable-scope.html
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