tf.name_scope()和tf.variable_scope() （转）

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tf.name_scope()和tf.variable_scope()是两个作用域，一般与两个创建/调用变量的函数tf.variable() 和tf.get_variable()搭配使用。

tf.name_scope和 variable_scope也是个作为上下文管理器的角色,下文管理器:意思就是，在这个管理器下做的事情，会被这个管理器管着。

一.name_scope 和 variable_scope的用途：
name_scope 和 variable_scope 主要是因为 变量共享 的需求。

变量共享主要涉及两个函数：tf.variable() 和tf.get_variable()；即就是必须要在tf.variable_scope的作用域下使用tf.get_variable()函数。这里用tf.get_variable( ) 而不用tf.Variable( )，是因为前者拥有一个变量检查机制，会检测已经存在的变量是否设置为共享变量，如果已经存在的变量没有设置为共享变量，TensorFlow 运行到第二个拥有相同名字的变量的时候，就会报错。

两个创建变量的方式。如果使用tf.Variable() 的话每次都会新建变量。但是大多数时候我们是希望重用一些变量，所以就用到了get_variable()，它会去搜索变量名，有就直接用，没有再新建。名字域。既然用到变量名了，就涉及到了名字域的概念。通过不同的域来区别变量名，毕竟让我们给所有变量都取不同名字还是很辛苦。这就是为什么会有scope 的概念。name_scope 作用于操作，variable_scope 可以通过设置reuse 标志以及初始化方式来影响域下的变量，因为想要达到变量共享的效果, 就要在 tf.variable_scope()的作用域下使用 tf.get_variable() 这种方式产生和提取变量. 不像 tf.Variable() 每次都会产生新的变量, tf.get_variable() 如果遇到了已经存在名字的变量时, 它会单纯的提取这个同样名字的变量，如果不存在名字的变量再创建.

举例：

with tf.variable_scope(‘V1‘,reuse=True):  
    a1 = tf.get_variable(name=‘a1‘, shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1))  
    a2 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2,3], mean=0, stddev=1), name=‘a2‘)  
with tf.variable_scope(‘V2‘,reuse=True):  
    a3 = tf.get_variable(name=‘a1‘, shape=[1],initializer=tf.constant_initializer(1))  
    a4 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2,3], mean=0, stddev=1), name=‘a2‘)  
    
with tf.Session() as sess:  
    sess.run(tf.initialize_all_variables())  
    print (a1.name)  
    print (a2.name)   
    print (a3.name)   
    print (a4.name) 

输出：

V1/a1:0
V1_14/a2:0
V2/a1:0
V2_2/a2:0  在tf.name_scope()中则没有resuse这个参数，无法实现这种操作。

二.TensorFlow中name scope和variable scope区别
TF中有两种作用域类型
命名域 (name scope)，通过tf.name_scope 或 tf.op_scope创建；
变量域 (variable scope)，通过tf.variable_scope 或 tf.variable_op_scope创建；
这两种作用域，对于使用tf.Variable()方式创建的变量，具有相同的效果，都会在变量名称前面，加上域名称。

对于通过tf.get_variable()方式创建的变量，只有variable scope名称会加到变量名称前面，而name scope不会作为前缀。例如 print(v1.name) # var1:0

例子：

with tf.name_scope("my_name_scope"):
    v1 = tf.get_variable("var1", [1], dtype=tf.float32) 
    v2 = tf.Variable(1, name="var2", dtype=tf.float32)
    a = tf.add(v1, v2)
    print(v1.name)
    print(v2.name) 
    print(a.name)

输出：

var1:0
my_name_scope/var2:0
my_name_scope/Add:0

小结：name_scope不会作为tf.get_variable变量的前缀，但是会作为tf.Variable的前缀。

with tf.variable_scope("my_variable_scope"):
    v1 = tf.get_variable("var1", [1], dtype=tf.float32)
    v2 = tf.Variable(1, name="var2", dtype=tf.float32)
    a = tf.add(v1, v2)
    print(v1.name) 
    print(v2.name)
    print(a.name) 

输出：

my_variable_scope/var1:0
my_variable_scope/var2:0

my_variable_scope/Add:0

小结：在variable_scope的作用域下，tf.get_variable()和tf.Variable()都加了scope_name前缀。因此，在tf.variable_scope的作用域下，通过get_variable()可以使用已经创建的变量，实现了变量的共享。

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_38698649/article/details/80099822

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原文地址：https://www.cnblogs.com/shixisheng/p/9831526.html