TensorFlow中的name_scope和variable_scope的使用

一、概要

tf.name_scope()      #主要是方便参数变量的“ 分组 ”和 “ 管理 ”，主要是结合tf.Variable()一起使用

tf.variable_scope()  #一方面也是可以实现变量的“ 分组 ”和“ 管理 ”，主要是结合tf.get_variable()一起使用

tf.Variable()             #创建一个全新的变量

tf.get_variable()      #创建共享变量

二、tf.name_scope()的使用

1、tf.name_scope()结合tf.Variable() 的使用

import tensorflow as tf

with tf.name_scope('left_add'):
    a_add_left=tf.Variable(initial_value=10,name='a_add')
    b_add_left=tf.Variable(initial_value=20,name='b_add')
    c_result=tf.add(a_add_left,b_add_left,name='c_result')   #同名变量

print(c_result.name)
print('+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++')

with tf.name_scope('left_add'):    
    a_add_right=tf.Variable(initial_value=30,name='a_add')
    b_add_right=tf.Variable(initial_value=40,name='b_add')
    c_result=tf.add(a_add_right,b_add_right,name='c_result') #同名变量

print(c_result.name)
print('+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++')


with tf.Session() as sess:
    writer=tf.summary.FileWriter('name_scope_graph',graph=sess.graph)

运行结果为：

left_add/c_result:0
+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
left_add_1/c_result:0
+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

结论：

（1）因为name_scope的主要作用就是变量的分类与管理，即使两个name_scopede名称一样，依然没有关系，会默认为后面的增加一个序号1、2、3、。。。。依次为：eft_add 、eft_add_1、eft_add_2、eft_add_3、eft_add_4.

（2）因为name_scope会相当于给每个区域制定一个完全不同的名字（即使名字相同，但后缀不同），所以不同的name_scope里面定义名称相同的变量完全不会有问题，因为每一个name_scope里面的变量名称会添加name_scope的名称作为前缀，如上的left_add/c_result:0  和  left_add_1/c_result:0

如果将上面的第二个name_scope改为如下：

with tf.name_scope('left_add/'):  #添加一个斜杠，表示name_scope名称不再逐渐递增，按原样显示

此时显示的结果为：

left_add/c_result:0
+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
left_add/c_result_1:0
+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

结论：

（1）当name_scope按照原名称显示的时候，不同name_scope里面的同名变量又会采用“ 逐渐递增 ”的形式，如c_result_1 、c_result_2、c_result_3、c_result_3. 即总是会保证每个变量的唯一性，即不管是name_scope相同还是变量名相同，都是不会报错的。

（2）因为name_scope的作用主要就是变量的分类管理，在编程时最好不要将每个name_scope的名称设置为相同，否则就是去了“ 分类管理 ”本身的初衷。

2、tf.name_scope()结合tf.get_variable() 的使用

前面的使用tf.Variable()无论是在同一个name_scope中定义同名变量，还是在不同的name_scope中定义同名变量，都不会出错，因为tf.Variable()创建的是以全新的变量，不是共享的，故而名称会以序号的形式“ 逐渐递增 ”，但是与tf.get_variable() 的使用就不一样了，因为tf.get_variable() 时创建的 共享变量。

（1）在name_scope中使用tf.get_variable() 创建不同名的变量，如下：

import tensorflow as tf

with tf.name_scope('name_scope_1'):
    var1 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1], dtype=tf.float32)
    var2 = tf.get_variable(name='var2', shape=[1], dtype=tf.float32)  #不同名
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(var1.name, sess.run(var1))
    print(var2.name, sess.run(var2))

输出结果为：

var1:0 [-1.5012715]
var2:0 [-0.37785244]

以为本来名称就不同，故而不会错误。而且我们发现，他不显示name_scope的前缀了。

（2）在name_scope中使用tf.get_variable() 创建同名的变量，如下：

import tensorflow as tf

with tf.name_scope('name_scope_1'):
    var1 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1], dtype=tf.float32)
    var2 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1], dtype=tf.float32)  #同名
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(var1.name, sess.run(var1))
    print(var2.name, sess.run(var2))

运行结果：Variable var1 already exists, disallowed.

总结：可以在name_scope创建同名的非共享变量，但是不能创建同名的共享变量。如果要创建同名的共享变量，该怎么办呢？

            则使用tf.get_variable()和tf.variable_scope()相结合

三、tf.variable_scope()的使用

如下面的代码：

import tensorflow as tf

with tf.variable_scope('variable_scope') as scope:
    var1 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1], dtype=tf.float32)
    print(var1.name)

    scope.reuse_variables()  # 设置共享变量

    var1 = tf.get_variable(name='var1')
    print(var1.name)

    var2 = tf.Variable(initial_value=[2.], name='var2', dtype=tf.float32)
    print(var2.name)

    var2 = tf.Variable(initial_value=[2.], name='var2', dtype=tf.float32)
    print(var2.name)

打印结果如下：

variable_scope/var1:0
variable_scope/var1:0
variable_scope/var2:0
variable_scope/var2_1:0

结论：从上面的例子可以看出，在同一个variable_scope里面，可以丁一两个两个完全同名的变量var1，即使变量名称和属性name的名称完全一样，依然不会出错，因为使用tf.get_variable()创建的是共享变量。当然使用tf.Vriable()自然没有问题，因为它创建的本身就是完全不一样的变量，依然会遵循前面的变量名按顺序逐渐递增的形式。

（1）使用同名变量是要进行相关的设置的。下面会有几种方式：

      方式一：scope.reuse_variables()   # 设置共享变量

      方式二：

with tf.variable_scope('foo') as foo_scope:
    v = tf.get_variable('v', [1])
with tf.variable_scope('foo', reuse=True):  #设置相同名称的foo，
    v1 = tf.get_variable('v')
assert v1 == v

      方式三：

with tf.variable_scope('foo') as foo_scope:
    v = tf.get_variable('v', [1])
with tf.variable_scope(foo_scope, reuse=True):  #直接指定前面的那个variable_scope
    v1 = tf.get_variable('v')
assert v1 == v

四、总结

不管是在name_scope还是在variable_scope里面，tf.Variable（）的作用都是一样的；但是tf.get_variable()并不是不能在name_scope里面使用，创建非同名变量依然是可以的，只是不能创建同名变量；要创建共享变量，需要将variable_scope和tf.get_variable()结合起来使用。