TF Boys (TensorFlow Boys ) 养成记(三): TensorFlow 变量共享

上次说到了 TensorFlow 从文件读取数据,这次我们来谈一谈变量共享的问题。

为什么要共享变量?我举个简单的例子:例如,当我们研究生成对抗网络GAN的时候,判别器的任务是,如果接收到的是生成器生成的图像,判别器就尝试优化自己的网络结构来使自己输出0,如果接收到的是来自真实数据的图像,那么就尝试优化自己的网络结构来使自己输出1。也就是说,生成图像和真实图像经过判别器的时候,要共享同一套变量,所以TensorFlow引入了变量共享机制。

变量共享主要涉及到两个函数: tf.get_variable(<name>, <shape>, <initializer>) 和 tf.variable_scope(<scope_name>)。

先来看第一个函数: tf.get_variable。

tf.get_variable 和tf.Variable不同的一点是,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。

例如如下代码:

def my_image_filter(input_images):
    conv1_weights = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 32]),
        name="conv1_weights")
    conv1_biases = tf.Variable(tf.zeros([32]), name="conv1_biases")
    conv1 = tf.nn.conv2d(input_images, conv1_weights,
        strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    return  tf.nn.relu(conv1 + conv1_biases)

有两个变量(Variables)conv1_weighs, conv1_biases和一个操作(Op)conv1,如果你直接调用两次,不会出什么问题,但是会生成两套变量;

# First call creates one set of 2 variables.
result1 = my_image_filter(image1)
# Another set of 2 variables is created in the second call.
result2 = my_image_filter(image2)

如果把 tf.Variable 改成 tf.get_variable,直接调用两次,就会出问题了:

result1 = my_image_filter(image1)
result2 = my_image_filter(image2)
# Raises ValueError(... conv1/weights already exists ...)

为了解决这个问题,TensorFlow 又提出了 tf.variable_scope 函数:它的主要作用是,在一个作用域 scope 内共享一些变量,可以有如下几种用法:

1)

with tf.variable_scope("image_filters") as scope:
    result1 = my_image_filter(image1)
    scope.reuse_variables() # or 
    #tf.get_variable_scope().reuse_variables()
    result2 = my_image_filter(image2)

需要注意的是:最好不要设置 reuse 标识为 False,只在需要的时候设置 reuse 标识为 True。

2)

with tf.variable_scope("image_filters1") as scope1:
    result1 = my_image_filter(image1)
with tf.variable_scope(scope1, reuse = True)
    result2 = my_image_filter(image2)

 

 

通常情况下,tf.variable_scope 和 tf.name_scope 配合,能画出非常漂亮的流程图,但是他们两个之间又有着细微的差别,那就是 name_scope 只能管住操作 Ops 的名字,而管不住变量 Variables 的名字,看下例:

with tf.variable_scope("foo"):
    with tf.name_scope("bar"):
        v = tf.get_variable("v", [1])
        x = 1.0 + v
assert v.name == "foo/v:0"
assert x.op.name == "foo/bar/add"

 

 

参考资料:

1. https://www.tensorflow.org/how_tos/variable_scope/

 

posted @ 2016-12-19 20:09 Charles-Wan 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏