在TensorFlow中“变量”是什么意思？

有好几次我看到了下面的语句：从图中现有变量在TensorFlow中“变量”是什么意思？

究竟是什么意思

tf.get_variable得到？如果一个变量已经存在，为什么我不能通过调用它的名字来重用它（或者“得到它”）。例如，我有一个变量x，所以我只是在任何需要它的地方使用这个变量。为什么我应该使用get_variable来“获取”它（不管它的意思）？

来源

2017-10-12 Roman

你用过'logging'模块吗？例如，我有一个记录器'logger'，所以我只需要在任何需要它的地方使用这个变量。但是我也可以使用'logging.getLogger（logger_name）'在多个名称范围内获得'logger'。 – Sraw

如果你还没有，请看看[TensorFlow变量指南]（https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variables）。 'get_variable'可以根据上下文创建或重用变量，它可以（和'variable_scope'一起）编写创建具有可预测变量名称的子图的函数（请参阅指南中的“共享变量”部分）。 – jdehesa

如果一个变量已经存在，为什么我不能通过调用它的名称来重新使用它（或“得到它”）。

您可以并且通常在整个模型在一个文件中时完成。但是，这个大型模型可能会被分成不同的源文件和库。在这种情况下，tf.get_variable只是convenient：“tf.get_variable还允许您重新使用先前创建的同名变量，从而轻松定义重复使用图层的模型”。

外的现成层和功能tensorflow经常与tf.get_variable定义他们的变量，例如tf.contrib.crf.crf_log_likelihood（source code），其允许客户端通过一transitions矩阵即使crf_log_likelihood调用是在另一模块中或甚至在第三方代码。

如评论中已经提到的，共享的可能性是另一种用例，因此在图层中深入地编写tf.get_variable是迈向更好组合性的一步。

来源

2017-10-14 13:20:16 Maxim

在TensorFlow中“变量”是什么意思？

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