【HC】共享变量

无名

一、对 tf.Variable() 的讨论首先我们知道 tf.Variable() 函数的使用方法import tensorflow as tfvar1 = tf.Variable(tf.constant(0.5), name='var', dtype=tf.float32)print (var1.name)输出var:0现在思考，如果我想继续再其他的模型中使用这个变量怎么办，比如，GAN网络中的生成器和判别器，如果要是使用 tf.Variable()然后用同样的变量名字，那样会得到一个新的变量而不是我们原先需要。import tensorflow as tf var1 = tf.Variable(tf.constant(0.5), name='var', dtype=tf.float32)print (var1.name) var2 = tf.Variable(tf.constant(0.5), name='var', dtype=tf.float32)print (var2.name)输出var:0var_1:0可以看到，系统直接给了一个新的变量名字，而不是使用之前我们定义的那个 var1。二、摒弃 tf.Variable() 使用 tf.variable_scope() 与 tf.get_variable() 的组合tf.get_variable()，如果变量的名字没有被使用过，那么该语句就是建立一个新的变量，和 tf.Variable() 没有任何的区别，如果变量的名字之前在该“图”中被使用过，那么如果直接使用这个语句会报错，因为一个“图中” tf.get_variable()只能定义同一个名字的变量（样例：code_1），所以如果此时需要共享之前的那个变量，需要配合 tf.variable_scope()（样例：code_2)。tf.variable_scope() 相当于一个命名空间，然后可以嵌套使用，可以当作是一个地址，路径之类的东西。# code_1: import tensorflow as tf var3 = tf.get_variable(name='var_', dtype=tf.float32, initializer=tf.constant(3.3333))print (var3.name) var4 = tf.get_variable(name='var_', dtype=tf.float32)print (var4.name)输出，报错  File "D:/pycodeLIB/TensorFlow/test.py", line 22, in <module>    var4 = tf.get_variable(name='var_', dtype=tf.float32)  File "D:\python3.6.4\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\variable_scope.py", line 1328, in get_variable    constraint=constraint)  File "D:\python3.6.4\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\variable_scope.py", line 1090, in get_variable    constraint=constraint)  File "D:\python3.6.4\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\variable_scope.py", line 435, in get_variable    constraint=constraint)  File "D:\python3.6.4\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\variable_scope.py", line 404, in _true_getter    use_resource=use_resource, constraint=constraint)  File "D:\python3.6.4\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\variable_scope.py", line 743, in _get_single_variable    name, "".join(traceback.format_list(tb))))ValueError: Variable var_ already exists, disallow