name_scope 等內容主要是用來可視化的,tensoeboard

import tensorflow as tf import osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'with tf.variable_scope('foo'):with tf.name_scope('bar'):v = tf.get_variable('v', [1])b = tf.Variable(tf.zeros([1]), name='b')x = 1.0 + v

我們在此處定義了,name_scope部分,該功能是為了定義可視化tensorboard中的可視化節點,在實際的展示中,name_scope可以將數個節點合成一個節點再點擊之后再展開,面對實際應用中的網絡圖,name_scope算是可視化的基礎知識

assert v.name == 'foo/v:0' assert b.name == 'foo/bar/b:0' assert x.op.name == 'foo/bar/add'

• 可以看出,tf.name_scope()返回的是一個字符串,如上述的”bar”.
• name_scope對用get_variable()創建的變量名字不會有任何影響,而Variable()創建的操作會被加上前綴,并且會給操作加上名字前綴
• 而如第一部分所述,對于計算圖中的節點 ” + “操作而言,此時他就已經在foo/bar之下了.對于其他并列的內容也都在該節點下.

總結

以上是生活随笔為你收集整理的2.1 name_scope 简单入门(一)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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