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