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tf.get_variable()

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发表于 2019-9-18 15:44:34 | 显示全部楼层 |阅读模式
获取一个已经存在的变量或者创建一个新的变量

get_variable(
    name,
    shape=None,
    dtype=None,
    initializer=None,
    regularizer=None,
    trainable=True,
    collections=None,
    caching_device=None,
    partitioner=None,
    validate_shape=True,
    use_resource=None,
    custom_getter=None,
    constraint=None
)
Args参数说明:

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)。

ininializer:如果创建了则用它来初始化变量。

regularizer:A(Tensor - > Tensor或None)函数;将它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,还将变量添加到图形集合GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES(参见tf.Variable)。

collections:要将变量添加到的图表集合列表。默认为[GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES](参见tf.Variable)。

caching_device:可选的设备字符串或函数,描述变量应被缓存以供读取的位置。默认为Variable的设备。如果不是None,则在另一台设备上缓存。典型用法是在使用变量驻留的Ops的设备上进行缓存,以通过Switch和其他条件语句进行重复数据删除。

partitioner:可选callable,接受完全定义的TensorShape和要创建的Variable的dtype,并返回每个轴的分区列表(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,则默认为initial_value的形状必须已知。

use_resource:如果为False,则创建常规变量。如果为true,则使用定义良好的语义创建实验性ResourceVariable。默认为False(稍后将更改为True)。在Eager模式下,此参数始终强制为True。

custom_getter:Callable,它将第一个参数作为true getter,并允许覆盖内部get_variable方法。 custom_getter的签名应与此方法的签名相匹配,但最适合未来的版本将允许更改:def custom_getter(getter,* args,** kwargs)。也允许直接访问所有get_variable参数:def custom_getter(getter,name,* args,** kwargs)。一个简单的身份自定义getter只需创建具有修改名称的变量是:python def custom_getter(getter,name,* args,** kwargs):return getter(name +'_suffix',* args,** kwargs)

注意:如果initializer初始化方法是None(默认值),则会使用variable_scope()中定义的initializer,如果也为None,则默认使用glorot_uniform_initializer,也可以使用其他的tensor来初始化,value,和shape与此tensor相同

正则化方法默认是None,如果不指定,只会使用variable_scope()中的正则化方式,如果也为None,则不使用正则化;

附: tf.truncated_narmal()和tf.truncated_naomal__initializer()的区别

tf.truncated_narmal(shape=[],mean=0,stddev=0.5)使用时必须制定shape,返回值是在截断的正态分布随机生成的指定shape的tensor
tf.truncated_normal_initializer(mean=0.stddev=0.5)调用返回一个initializer 类的一个实例(就是一个初始化器),不可指定shape,


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