这篇文章给大家分享的是有关TensorFlow变量管理的示例分析的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
一、TensorFlow变量管理
1. TensorFLow还提供了tf.get_variable函数来创建或者获取变量，tf.variable用于创建变量时，其功能和tf.Variable基本是等价的。tf.get_variable中的初始化方法（initializer）的参数和tf.Variable的初始化过程也类似，initializer函数和tf.Variable的初始化方法是一一对应的，详见下表。
tf.get_variable和tf.Variable大的区别就在于指定变量名称的参数。对于tf.Variable函数，变量名称是一个可选的参数，通过name=”v”的形式给出，对于tf.get_variable函数，变量名称是一个必填的参数，tf.get_variable会根据这个名称去创建或者获取变量。
2. 通过tf.variable_scope函数可以控制tf.get_variable函数的语义。当tf.variable_scope函数的参数reuse=True生成上下文管理器时，该上下文管理器内的所有的tf.get_variable函数会直接获取已经创建的变量，如果变量不存在则报错；当tf.variable_scope函数的参数reuse=False或者None时创建的上下文管理器中，tf.get_variable函数则直接创建新的变量，若同名的变量已经存在则报错。
3. 另tf.variable_scope函数是可以嵌套使用的。嵌套的时候，若某层上下文管理器未声明reuse参数，则该层上下文管理器的reuse参数与其外层保持一致。
4.tf.variable_scope函数提供了一个管理变量命名空间的方式。在tf.variable_scope中创建的变量，名称.name中名称前面会加入命名空间的名称，并通过“/”来分隔命名空间的名称和变量的名称。tf.get_variable("foou/baru/u", [1])，可以通过带命名空间名称的变量名来获取其命名空间下的变量。
二、TensorFlow编程演示
重庆分公司
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import tensorflow as tf
# 在名字为foo的命名空间内创建名字为v的变量
with tf.variable_scope("foo"):
v = tf.get_variable("v", [1], initializer=tf.constant_initializer(1.0))
'''''
# 因为命名空间foo内已经存在变量v，再次创建则报错
with tf.variable_scope("foo"):
v = tf.get_variable("v", [1])
# ValueError: Variable foo/v already exists, disallowed.
# Did you mean to set reuse=True in VarScope?
'''
# 将参数reuse参数设置为True，则tf.get_variable可直接获取已声明的变量
with tf.variable_scope("foo", reuse=True):
v1 = tf.get_variable("v", [1])
print(v == v1) # True
'''''
# 当reuse=True时，tf.get_variable只能获取指定命名空间内的已创建的变量
with tf.variable_scope("bar", reuse=True):
v2 = tf.get_variable("v", [1])
# ValueError: Variable bar/v does not exist, or was not created with
# tf.get_variable(). Did you mean to set reuse=None in VarScope?
'''
with tf.variable_scope("root"):
# 通过tf.get_variable_scope().reuse函数获取当前上下文管理器内的reuse参数取值
print(tf.get_variable_scope().reuse) # False
with tf.variable_scope("foo1", reuse=True):
print(tf.get_variable_scope().reuse) # True
with tf.variable_scope("bar1"):
# 嵌套在上下文管理器foo1内的bar1内未指定reuse参数，则保持与外层一致
print(tf.get_variable_scope().reuse) # True
print(tf.get_variable_scope().reuse) # False
# tf.variable_scope函数提供了一个管理变量命名空间的方式
u1 = tf.get_variable("u", [1])
print(u1.name) # u:0
with tf.variable_scope("foou"):
u2 = tf.get_variable("u", [1])
print(u2.name) # foou/u:0
with tf.variable_scope("foou"):
with tf.variable_scope("baru"):
u3 = tf.get_variable("u", [1])
print(u3.name) # foou/baru/u:0
u4 = tf.get_variable("u1", [1])
print(u4.name) # foou/u1:0
# 可直接通过带命名空间名称的变量名来获取其命名空间下的变量
with tf.variable_scope("", reuse=True):
u5 = tf.get_variable("foou/baru/u", [1])
print(u5.name) # foou/baru/u:0
print(u5 == u3) # True
u6 = tf.get_variable("foou/u1", [1])
print(u6.name) # foou/u1:0
print(u6 == u4) # True感谢各位的阅读！关于“TensorFlow变量管理的示例分析”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
