在TensorFlow中「變量」是什麼意思？

有好幾次我看到了下面的語句：從圖中現有變量在TensorFlow中「變量」是什麼意思？

究竟是什麼意思

tf.get_variable得到？如果一個變量已經存在，爲什麼我不能通過調用它的名字來重用它（或者「得到它」）。例如，我有一個變量x，所以我只是在任何需要它的地方使用這個變量。爲什麼我應該使用get_variable來「獲取」它（不管它的意思）？

來源

2017-10-12 Roman

你用過'logging'模塊嗎？例如，我有一個記錄器'logger'，所以我只需要在任何需要它的地方使用這個變量。但是我也可以使用'logging.getLogger（logger_name）'在多個名稱範圍內獲得'logger'。 – Sraw

如果你還沒有，請看看[TensorFlow變量指南]（https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variables）。 'get_variable'可以根據上下文創建或重用變量，它可以（和'variable_scope'一起）編寫創建具有可預測變量名稱的子圖的函數（請參閱指南中的「共享變量」部分）。 – jdehesa

如果一個變量已經存在，爲什麼我不能通過調用它的名稱來重新使用它（或「得到它」）。

您可以並且通常在整個模型在一個文件中時完成。但是，這個大型模型可能會被分成不同的源文件和庫。在這種情況下，tf.get_variable只是convenient：「tf.get_variable還允許您重新使用先前創建的同名變量，從而輕鬆定義重複使用圖層的模型」。

外的現成層和功能tensorflow經常與tf.get_variable定義他們的變量，例如tf.contrib.crf.crf_log_likelihood（source code），其允許客戶端通過一transitions矩陣即使crf_log_likelihood調用是在另一模塊中或甚至在第三方代碼。

如評論中已經提到的，共享的可能性是另一種用例，因此在圖層中深入地編寫tf.get_variable是邁向更好組合性的一步。

來源

2017-10-14 13:20:16 Maxim

在TensorFlow中「變量」是什麼意思？

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