tf.get_variable用法

tf.get_variable：使用这些参数获取现有变量或创建一个新变量。

该函数的作用是创建新的tensorflow变量，常见的initializer有：

常量初始化器： tf.constant_initializer、

正态分布初始化器： tf.random_normal_initializer、

截断正态分布初始化器： tf.truncated_normal_initializer、

均匀分布初始化器： tf.random_uniform_initializer。

import tensorflow as tf;
import numpy as np;

# 常量初始化器
v1_cons = tf.get_variable('v1_cons', shape=[1, 4], initializer=tf.constant_initializer())
v2_cons = tf.get_variable('v2_cons', shape=[1, 4], initializer=tf.constant_initializer(9))

# 正态分布初始化器
v1_nor = tf.get_variable('v1_nor', shape=[1, 4], initializer=tf.random_normal_initializer())
v2_nor = tf.get_variable('v2_nor', shape=[1, 4],
                         initializer=tf.random_normal_initializer(mean=0, stddev=5, seed=0))  # 均值、方差、种子值

# 截断正态分布初始化器
v1_trun = tf.get_variable('v1_trun', shape=[1, 4], initializer=tf.truncated_normal_initializer())
v2_trun = tf.get_variable('v2_trun', shape=[1, 4],
                          initializer=tf.truncated_normal_initializer(mean=0, stddev=5, seed=0))  # 均值、方差、种子值

# 均匀分布初始化器
v1_uni = tf.get_variable('v1_uni', shape=[1, 4], initializer=tf.random_uniform_initializer())
v2_uni = tf.get_variable('v2_uni', shape=[1, 4],
                         initializer=tf.random_uniform_initializer(maxval=-1., minval=1., seed=0))  # 最大值、最小值、种子值

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print("常量初始化器v1_cons:", sess.run(v1_cons))
    print("常量初始化器v2_cons:", sess.run(v2_cons))

    print("正态分布初始化器v1_nor:", sess.run(v1_nor))
    print("正态分布初始化器v2_nor:", sess.run(v2_nor))

    print("截断正态分布初始化器v1_trun:", sess.run(v1_trun))
    print("截断正态分布初始化器v2_trun:", sess.run(v2_trun))

    print("均匀分布初始化器v1_uni:", sess.run(v1_uni))
    print("均匀分布初始化器v2_uni:", sess.run(v2_uni))

# 输出结果：
# 常量初始化器v1_cons: [[0. 0. 0. 0.]]
# 常量初始化器v2_cons: [[9. 9. 9. 9.]]
# 正态分布初始化器v1_nor: [[ 0.1405017 -1.0637658 -1.631958  -0.6858331]]
# 正态分布初始化器v2_nor: [[-1.9957879 10.522196   0.8553612  2.7325907]]
# 截断正态分布初始化器v1_trun: [[1.4671806 1.401085  1.3024487 0.8837652]]
# 截断正态分布初始化器v2_trun: [[-1.9957879  0.8553612  2.7325907  2.1127698]]
# 均匀分布初始化器v1_uni: [[0.7386234  0.36884522 0.658229   0.95516753]]
# 均匀分布初始化器v2_uni: [[ 0.79827476 -0.9403336  -0.69752836  0.9034374 ]]

tf.compat.v1.get_variable(
    name, 
    shape=None, 
    dtype=None, 
    initializer=None, 
    regularizer=None,
    trainable=None, 
    collections=None, 
    caching_device=None, 
    partitioner=None,
    validate_shape=True, 
    use_resource=None, 
    custom_getter=None, 
    constraint=None,
    synchronization=tf.VariableSynchronization.AUTO,
    aggregation=tf.compat.v1.VariableAggregation.NONE
)

此函数在名称前加上当前变量作用域，并执行重用检查。有关重用的工作原理的详细说明，请参见“ 可变作用域”。这是一个基本示例：

import tensorflow as tf


def foo():
    with tf.variable_scope("foo", reuse=tf.AUTO_REUSE):
        v = tf.get_variable("v", [1])
    return v


v1 = foo()  # Creates v.
v2 = foo()  # Gets the same, existing v.
assert v1 == v2

print(v1)
print(v2)

# 输出结果：
# <tf.Variable 'foo/v:0' shape=(1,) dtype=float32_ref>
# <tf.Variable 'foo/v:0' shape=(1,) dtype=float32_ref>

如果initializer是None（默认值），则将使用在变量范围中传递的默认initializer。如果默认initializer也是None，将使用一个glorot_uniform_initializer。initializer也可以是一个Tensor，在这种情况下，变量将初始化为该值和形状。

同样，如果regularizer正则化器为None（默认值），则将使用在变量范围中传递的默认regularizer正则化器（如果默认regularizer也是None，则默认情况下不执行任何regularization正则化）。

如果提供了partitioner分区程序，则返回一个PartitionedVariable。以一个Tensor形式访问此对象将返回沿着分区轴串联的碎片。

一些有用的partitioners可用。参见例如：variable_axis_size_partitioner和min_max_variable_partitioner。

Args
`name`	新变量或现有变量的名称。
`shape`	新变量或现有变量的形状。
`dtype`	新变量或现有变量的类型（默认为`DT_FLOAT`）。
`initializer`	变量的初始化（如果已创建）。可以是一个`initializer`初始化对象或一个张量。如果它是张量，必须知道其形状，除非validate_shape为False，。
`regularizer`	一个（Tensor-> Tensor或None）函数; 将其应用于新创建的变量的结果将添加到集合`tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES`中，并可用于正则化。
`trainable`	如果为`True，`也要将变量添加到图集合`GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES`中（请参阅参考资料`tf.Variable`）。
`collections`	要添加变量的图集合键列表。默认为`[GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]`（请参阅 `tf.Variable`）。
`caching_device`	可选设备字符串或函数，用于描述应将变量缓存在何处以进行读取。默认为变量的设备。如果不是`None`，则在另一台设备上缓存。典型用途是在Ops使用变量驻留的设备上缓存，通过Switch和其他条件语句对副本进行重复数据删除。
`partitioner`	可选的callable，它接受完全定义的要创建的Variable的`TensorShape` 和`dtype`，并返回每个轴的`partitions`列表（当前只能对一个轴进行分区）。
`validate_shape`	如果为False，则允许使用未知形状的值初始化变量。如果为True（默认值），则必须知道initial_value的形状。为此，要被使用的`initializer`必须是一个Tensor而不是一个`initializer`对象。
`use_resource`	如果为False，则创建一个常规变量。如果为true，则使用定义良好的语义创建实验性ResourceVariable。默认为False（以后将更改为True）。启用急切执行后，此参数始终被强制为True。
`custom_getter`	Callable以真实的getter作为第一个参数，并允许覆盖内部的get_variable方法。`custom_getter`的签名应与此方法的签名相匹配，但最适合将来的版本将允许进行更改：`def custom_getter(getter, args, kwargs)` 。也可以直接访问所有`get_variabledef`参数：`custom_getter(getter, name, args, *kwargs)` 。一个简单的自定义标识`getter`，它简单地创建具有修改名称的变量： `def custom_getter(getter, name, args, *kwargs): return getter(name + '_suffix', args, **kwargs)`
`constraint`	由`Optimizer`更新后将应用于变量的一个可选投影函数（例如，用于实现图层权重的范数约束或值约束）。该函数必须将代表变量值的未投影张量作为输入，并返回投影值的张量（必须具有相同的形状）。在进行异步分布式训练时，使用约束并不安全。
`synchronization`	指示何时分布式变量将被聚合。接受的值是在`tf.VariableSynchronization`类中定义的常量。默认情况下，`synchronization`设置为 `AUTO`，并且当前的`DistributionStrategy`选择何时进行同步。
`aggregation`	指示将如何聚合分布式变量。接受的值是在`tf.VariableAggregation`类中定义的常量。

Returns
创建的或现有的`Variable`（或`PartitionedVariable`，如果使用了`partitioner`）。

Raises
`ValueError`	当创建新变量且未声明shape时，在变量创建过程中违反重用时或`initializer` `dtype`与`dtype`不匹配时。重用设置在`variable_scope`内部。

tf.get_variable：使用这些参数获取现有变量或创建一个新变量。

Args

Returns

Raises

猜你喜欢