tensorflow에서 이름 범위와 변수 범위의 차이점은 무엇입니까?
이 기능들 간의 차이점은 무엇입니까?
tf.variable_op_scope(values, name, default_name, initializer=None)변수를 작성하는 op를 정의하기위한 컨텍스트 관리자를 리턴합니다. 이 컨텍스트 관리자는 제공된 값이 동일한 그래프에 있는지 확인하고 해당 그래프가 기본 그래프인지 확인하고 이름 범위 및 변수 범위를 푸시합니다.
tf.op_scope(values, name, default_name=None)Python op를 정의 할 때 사용할 컨텍스트 관리자를 리턴합니다. 이 컨텍스트 관리자는 제공된 값이 동일한 그래프에 있는지 확인하고 해당 그래프가 기본 그래프인지 확인하고 이름 범위를 푸시합니다.
tf.name_scope(name)
Graph.name_scope()기본 그래프 를 사용하기 위한 래퍼입니다 . 자세한 내용Graph.name_scope()은 참조하십시오.
tf.variable_scope(name_or_scope, reuse=None, initializer=None)변수 범위에 대한 컨텍스트를 반환합니다. 변수 범위를 사용하면 실수로 만들거나 공유하지 않도록 확인하면서 새 변수를 작성하고 이미 작성된 변수를 공유 할 수 있습니다. 자세한 내용은 변수 범위 사용법을 참조하십시오. 여기에는 몇 가지 기본 예제 만 나와 있습니다.
변수 공유에 대한 간단한 소개로 시작하겠습니다. TensorFlow변수의 참조를 전달하지 않고 코드의 다른 부분에서 액세스되는 변수를 공유 할 수 있는 메커니즘입니다 .
이 메소드 tf.get_variable를 변수 이름과 함께 인수로 사용하여 해당 이름으로 새 변수를 작성하거나 이전에 작성된 변수를 검색 할 수 있습니다. 이것은 tf.Variable호출 될 때마다 새 변수를 생성하는 생성자를 사용하는 것과 다릅니다 (그리고 그러한 이름을 가진 변수가 이미 존재하는 경우 변수 이름에 접미사를 추가 할 수 있음).
변수 공유 메커니즘의 목적을 위해 별도의 유형의 범위 (변수 범위)가 도입되었습니다.
결과적으로 두 가지 유형의 범위가 생깁니다.
- 를 사용하여 생성 된 이름 범위
tf.name_scope - 를 사용하여 만든 변수 범위
tf.variable_scope
두 범위는 모든 작업에 동일한 영향을 미치며을 사용하여 생성 된 변수 tf.Variable, 즉 범위는 작업 또는 변수 이름의 접두사로 추가됩니다.
그러나 이름 범위는로 무시됩니다 tf.get_variable. 다음 예제에서 볼 수 있습니다.
with tf.name_scope("my_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) # var1:0
print(v2.name) # my_scope/var2:0
print(a.name) # my_scope/Add:0
tf.get_variable범위에서 사용하여 액세스 한 변수를 배치하는 유일한 방법 은 다음 예와 같이 변수 범위를 사용하는 것입니다.
with tf.variable_scope("my_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) # my_scope/var1:0
print(v2.name) # my_scope/var2:0
print(a.name) # my_scope/Add:0
이를 통해 다른 이름 범위 내에서도 프로그램의 여러 부분에서 변수를 쉽게 공유 할 수 있습니다.
with tf.name_scope("foo"):
with tf.variable_scope("var_scope"):
v = tf.get_variable("var", [1])
with tf.name_scope("bar"):
with tf.variable_scope("var_scope", reuse=True):
v1 = tf.get_variable("var", [1])
assert v1 == v
print(v.name) # var_scope/var:0
print(v1.name) # var_scope/var:0
최신 정보
버전 r0.11로, op_scope그리고 variable_op_scope모두 사용 중지 하고 대체 name_scope하고 variable_scope.
variable_op_scope 및 op_scope 는 모두 더 이상 사용되지 않으며 전혀 사용해서는 안됩니다.
다른 두 가지에 관해서는 간단한 예제를 작성하여 모든 것을 시각화하려고 시도하기 전에 variable_scope 와 name_scope 의 차이점을 이해하는 데 문제가있었습니다 (거의 동일하게 보였습니다).
import tensorflow as tf
def scoping(fn, scope1, scope2, vals):
with fn(scope1):
a = tf.Variable(vals[0], name='a')
b = tf.get_variable('b', initializer=vals[1])
c = tf.constant(vals[2], name='c')
with fn(scope2):
d = tf.add(a * b, c, name='res')
print '\n '.join([scope1, a.name, b.name, c.name, d.name]), '\n'
return d
d1 = scoping(tf.variable_scope, 'scope_vars', 'res', [1, 2, 3])
d2 = scoping(tf.name_scope, 'scope_name', 'res', [1, 2, 3])
with tf.Session() as sess:
writer = tf.summary.FileWriter('logs', sess.graph)
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print sess.run([d1, d2])
writer.close()
여기서는 일부 변수와 상수를 만들고 범위 내에서 그룹화하는 함수를 만듭니다 (제공 한 유형에 따라 다름). 이 함수에서는 모든 변수의 이름도 인쇄합니다. 그런 다음 그래프를 실행하여 결과 값의 값을 가져오고 이벤트 파일을 저장하여 TensorBoard에서 조사합니다. 이것을 실행하면 다음과 같은 결과가 나타납니다.
scope_vars
scope_vars/a:0
scope_vars/b:0
scope_vars/c:0
scope_vars/res/res:0
scope_name
scope_name/a:0
b:0
scope_name/c:0
scope_name/res/res:0
TensorBoard를 열면 비슷한 패턴이 나타납니다 ( 사각형 b외부에 있음 scope_name).
이것은 당신에게 답을 제공합니다 :
이제 tf.variable_scope()모든 변수의 이름에 접두사를 추가하는 방법 (어떻게 작성하든 상관 없음), op, 상수가 추가되었습니다. 반면에 사용하려는 변수와 범위를 알고 있다고 가정하므로 tf.name_scope()작성된 변수는 무시합니다 tf.get_variable().
변수 공유 에 대한 좋은 문서 는
tf.variable_scope():에 전달 된 이름의 네임 스페이스를 관리합니다tf.get_variable().
동일한 문서에서 변수 범위의 작동 방식과 유용한시기에 대한 자세한 정보를 제공합니다.
네임 스페이스는 변수와 연산자의 이름을 계층 적으로 구성하는 방법입니다 (예 : "scopeA / scopeB / scopeC / op1")
tf.name_scope기본 그래프에서 연산자의 네임 스페이스를 만듭니다.tf.variable_scope기본 그래프에서 변수와 연산자에 대한 네임 스페이스를 만듭니다.tf.op_scopetf.name_scope지정된 변수가 작성된 그래프의 경우 와 동일 합니다.tf.variable_op_scopetf.variable_scope지정된 변수가 작성된 그래프의 경우 와 동일 합니다.
위의 소스에 대한 링크는이 문서 문제를 명확하게하는 데 도움이됩니다.
이 예제 는 모든 유형의 범위가 변수와 연산자 모두에 대한 네임 스페이스를 다음과 같은 차이점으로 정의 함을 보여줍니다.
- 범위에 의해 정의
tf.variable_op_scope되거나tf.variable_scope호환되는tf.get_variable범위 (다른 두 가지 범위는 무시) tf.op_scope그리고tf.variable_op_scope막에 대한 범위를 만들기 위해 지정된 변수리스트에서 선택 그래프. 자신의 행동에 비해 이외는 동일tf.name_scope하고tf.variable_scope그에 따라tf.variable_scope및variable_op_scope지정된 추가하거나 초기화 기본.
API의 r0.11에 관해서는, op_scope그리고 variable_op_scope모두 되지 않습니다 . name_scope과 variable_scope중첩 될 수 있습니다 :
with tf.name_scope('ns'):
with tf.variable_scope('vs'): #scope creation
v1 = tf.get_variable("v1",[1.0]) #v1.name = 'vs/v1:0'
v2 = tf.Variable([2.0],name = 'v2') #v2.name= 'ns/vs/v2:0'
v3 = v1 + v2 #v3.name = 'ns/vs/add:0'
간단하게 해 봅시다 : 그냥 사용하십시오 tf.variable_scope. TF 개발자 인용 :
현재 내부 코드 및 라이브러리를 제외하고는 모든 사람이 사용
variable_scope하고 사용하지 않는 것이 좋습니다name_scope.
variable_scope기능이 기본적으로의 기능을 확장 한다는 사실 외에도 name_scope서로 잘 어울리지 않는 방법을 고려하십시오.
with tf.name_scope('foo'):
with tf.variable_scope('bar'):
x = tf.get_variable('x', shape=())
x2 = tf.square(x**2, name='x2')
print(x.name)
# bar/x:0
print(x2.name)
# foo/bar/x2:0
고집으로 variable_scope인해 호환성의이 종류 만 당신은 몇 가지 두통을 피할 수 있습니다.
당신은 두 그룹으로 그들을 생각할 수 : variable_op_scope및 op_scope입력으로 변수 세트를 가지고 작업을 만들 수 있도록 설계되었습니다. 차이점은 다음을 사용하여 변수 작성에 어떤 영향을 미치는지입니다 tf.get_variable.
def mysum(a,b,name=None):
with tf.op_scope([a,b],name,"mysum") as scope:
v = tf.get_variable("v", 1)
v2 = tf.Variable([0], name="v2")
assert v.name == "v:0", v.name
assert v2.name == "mysum/v2:0", v2.name
return tf.add(a,b)
def mysum2(a,b,name=None):
with tf.variable_op_scope([a,b],name,"mysum2") as scope:
v = tf.get_variable("v", 1)
v2 = tf.Variable([0], name="v2")
assert v.name == "mysum2/v:0", v.name
assert v2.name == "mysum2/v2:0", v2.name
return tf.add(a,b)
with tf.Graph().as_default():
op = mysum(tf.Variable(1), tf.Variable(2))
op2 = mysum2(tf.Variable(1), tf.Variable(2))
assert op.name == 'mysum/Add:0', op.name
assert op2.name == 'mysum2/Add:0', op2.name
v두 예제에서 변수의 이름을 확인하십시오 .
동일에 대한 tf.name_scope과 tf.variable_scope:
with tf.Graph().as_default():
with tf.name_scope("name_scope") as scope:
v = tf.get_variable("v", [1])
op = tf.add(v, v)
v2 = tf.Variable([0], name="v2")
assert v.name == "v:0", v.name
assert op.name == "name_scope/Add:0", op.name
assert v2.name == "name_scope/v2:0", v2.name
with tf.Graph().as_default():
with tf.variable_scope("name_scope") as scope:
v = tf.get_variable("v", [1])
op = tf.add(v, v)
v2 = tf.Variable([0], name="v2")
assert v.name == "name_scope/v:0", v.name
assert op.name == "name_scope/Add:0", op.name
assert v2.name == "name_scope/v2:0", v2.name
학습서 에서 변수 범위에 대한 자세한 내용을 읽을 수 있습니다 . 비슷한 질문을했다 하기 전에 물어 스택 오버플로.
tensorflow 문서의이 페이지 마지막 섹션에서 : ops의 이름tf.variable_scope()
[...] 우리가 할 때
with tf.variable_scope("name")이것은 암묵적으로 열린다tf.name_scope("name"). 예를 들면 다음과 같습니다.
with tf.variable_scope("foo"):
x = 1.0 + tf.get_variable("v", [1])
assert x.op.name == "foo/add"
변수 범위 외에 이름 범위를 열 수 있으며 변수의 이름에는 영향을 미치지 않지만 op의 이름에만 영향을줍니다.
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"
문자열 대신 캡처 된 객체를 사용하여 변수 범위를 열 때 ops의 현재 이름 범위를 변경하지 않습니다.
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