tensorflow创建变量以及根据名称查找变量


            环境：Ubuntu14.04，tensorflow=1.4(bazel源码安装)，Anaconda python=3.6

声明变量主要有两种方法：tf.Variable和 tf.get_variable，二者的最大区别是：

(1) tf.Variable是一个类，自带很多属性函数；而 tf.get_variable是一个函数;

(2) tf.Variable只能生成独一无二的变量，即如果给出的name已经存在，则会自动修改生成新的变量name;

(3) tf.get_variable可以用于生成共享变量。默认情况下，该函数会进行变量名检查，如果有重复则会报错。当在指定变量域中声明可

以变量共享时，可以重复使用该变量（例如RNN中的参数共享）。

下面给出简单的的示例程序：





import tensorflow as tf



with tf.variable_scope('scope1',reuse=tf.AUTO_REUSE) as scope1:

  x1 = tf.Variable(tf.ones([1]),name='x1')

  x2 = tf.Variable(tf.zeros([1]),name='x1')

  y1 = tf.get_variable('y1',initializer=1.0)

  y2 = tf.get_variable('y1',initializer=0.0)

  init = tf.global_variables_initializer()

  with tf.Session() as sess:

    sess.run(init)

    print(x1.name,x1.eval())

    print(x2.name,x2.eval())

    print(y1.name,y1.eval())

    print(y2.name,y2.eval())







输出结果为：





scope1/x1:0 [ 1.]

scope1/x1_1:0 [ 0.]

scope1/y1:0 1.0

scope1/y1:0 1.0





1. tf.Variable(…)

tf.Variable(…)使用给定初始值来创建一个新变量，该变量会默认添加到 graph collections listed in collections, which defaults to [GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]。

如果trainable属性被设置为True，该变量同时也会被添加到graph collection GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES.





# tf.Variable

__init__(

  initial_value=None,

  trainable=True,

  collections=None,

  validate_shape=True,

  caching_device=None,

  name=None,

  variable_def=None,

  dtype=None,

  expected_shape=None,

  import_scope=None,

  constraint=None

)





2. tf.get_variable(…)

tf.get_variable(…)的返回值有两种情形：

使用指定的initializer来创建一个新变量；

当变量重用时，根据变量名搜索返回一个由tf.get_variable创建的已经存在的变量；







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

)





3. 根据名称查找变量

在创建变量时，即使我们不指定变量名称，程序也会自动进行命名。于是，我们可以很方便的根据名称来查找变量，这在抓取参数、finetune模型等很多时候都很有用。

示例1：

通过在tf.global_variables()变量列表中，根据变量名进行匹配搜索查找。 该种搜索方式，可以同时找到由tf.Variable或者tf.get_variable创建的变量。





import tensorflow as tf



x = tf.Variable(1,name='x')

y = tf.get_variable(name='y',shape=[1,2])

for var in tf.global_variables():

  if var.name == 'x:0':

    print(var)







示例2：

利用get_tensor_by_name()同样可以获得由tf.Variable或者tf.get_variable创建的变量。 

需要注意的是，此时获得的是Tensor, 而不是Variable，因此 x不等于x1.





import tensorflow as tf



x = tf.Variable(1,name='x')

y = tf.get_variable(name='y',shape=[1,2])



graph = tf.get_default_graph()



x1 = graph.get_tensor_by_name("x:0")

y1 = graph.get_tensor_by_name("y:0")







示例3：

针对tf.get_variable创建的变量，可以利用变量重用来直接获取已经存在的变量。





with tf.variable_scope("foo"):

  bar1 = tf.get_variable("bar", (2,3)) # create



with tf.variable_scope("foo", reuse=True):

  bar2 = tf.get_variable("bar") # reuse



with tf.variable_scope("", reuse=True): # root variable scope

  bar3 = tf.get_variable("foo/bar") # reuse (equivalent to the above)



print((bar1 is bar2) and (bar2 is bar3))





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