Tensorflow API - Variables 变量

TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据。

用一阶张量来表示向量，如：v = [1.2, 2.3, 3.5]

如二阶张量表示矩阵，如：m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]，可以看成是方括号嵌套的层数。

1、常量

我们一般引入tensorflow都用语句

import tensorflow as tf

在tf中，常量的定义用语句：

a=tf.constant(10)

这就定义了一个值为10的常量a

2、变量

变量用Variable来定义, 并且必须初始化，如：

x=tf.Variable(tf.ones([3,3]))
y=tf.Variable(tf.zeros([3,3]))

分别定义了一个3x3的全1矩阵x，和一个3x3的全0矩阵y，0和1的值就是初始化。

变量定义完后，还必须显式的执行一下初始化操作，即需要在后面加上一句：

init=tf.global_variables_initializer()

这句可不要忘了，否则会出错。

例：自定义一个拉普拉斯的W变量：

import tensorflow as tf
import numpy as np
x=np.array([[1,1,1],[1,-8,1],[1,1,1]])
w=tf.Variable(init
4000
ial_value=x)
sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(w))

tf.Variable在声明的时候必须要有初始的数值

weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35),name="weights")
biases = tf.Variable(tf.zeros([200]), name="biases")

new add

## trainable=False represent not train variable
global_step = tf.Variable(0, name='global_step', trainable=False)

Variable通常是存放weight和bias，然后会不停地被更新，所以说是variable。

tf.Variable适合一些需要初始化或被训练而变化的权重或参数，而tf.placeholder适合通常不会改变的被训练的数据集。

3、占位符

变量在定义时要初始化，但是如果有些变量刚开始我们并不知道它们的值，无法初始化，那怎么办呢？

那就用占位符来占个位置，如：

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

指定这个变量的类型和shape，以后再用[b]feed的方式来输入值。[/b]

tf.placeholder在声明的时候不需要初始化的数值，只需要声明类型和维数，例如

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1024))

tf.placeholder是为了方便定义神经网络结构，所以可以看作是符号变量。tf.placeholder通常是在训练session开始后，存放输入样本的。

4、图(graph)

如果把下面的python语句改在tf语句，该怎么写呢：

x=3
y=2
z=x+y
print(z)

定义两个变量，并将两个数相加，输出结果。如果在tf中直接像上面这样写，那就错了。x,y,z分别是三个tensor对象，对象间的运算称之为操作(op), tf不会去一条条地执行各个操作，而是把所有的操作都放入到一个图(graph）中，图中的每一个结点就是一个操作。然后行将整个graph 的计算过程交给一个 TensorFlow 的Session, 此 Session 可以运行整个计算过程，比起操作(operations)一条一条的执行效率高的多。

执行代码如下：

import tensorflow as tf
x = tf.Variable(3)
y = tf.Variable(5)
z=x+y
init =tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
print(sess.run(z))

其中sess.run()即是执行，注意要先执行变量初始化操作，再执行运算操作。

Session需要先创建，使用完后还需要释放。因此我们使用with…as..语句，让系统自动释放。

例子1：hello world

import tensorflow as tf
word=tf.constant('hello,world!')
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(word))

例子2：加法和乘法

import tensorflow as tf
a = tf.placeholder(tf.int16)
b = tf.placeholder(tf.int16)
add = tf.add(a, b)
mul = tf.mul(a, b)
with tf.Session() as sess:
print('a+b=',sess.run(add, feed_dict={a: 2, b: 3}))
print('a*b=',sess.run(mul, feed_dict={a: 2, b: 3}))

此处使用feed_dict以字典的方式对多个变量输入值。

例子3： 矩阵乘法

import tensorflow as tf
a=tf.Variable(tf.ones([3,2]))
b=tf.Variable(tf.ones([2,3]))
product=tf.matmul(5*a,4*b)
init=tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
print(sess.run(product))

其中

product=tf.matmul(5*a,4*b)

也可以改成

product=tf.matmul(tf.mul(5.0,a),tf.mul(4.0,b))

定义变量时，没有指定数据类型，则默认为float32，因此是5.0而不是5

变量共享主要涉及到两个函数：

tf.get_variable(, , ) 和 tf.variable_scope()。

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。

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)

**tf.variable_scope可以让变量有相同的命名，包括tf.get_variable得到的变量，还有tf.Variable的变量

tf.name_scope可以让变量有相同的命名，只是限于tf.Variable的变量**

import tensorflow as tf;
import numpy as np;
import matplotlib.pyplot as plt;

with tf.variable_scope('V1'):
a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1))
a2 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2,3], mean=0, stddev=1), name='a2')
with tf.variable_scope('V2'):
a3 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1))
a4 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2,3], mean=0, stddev=1), name='a2')

with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.initialize_all_variables())
print a1.name
print a2.name
print a3.name
print a4.name

输出：
V1/a1:0
V1/a2:0
V2/a1:0
V2/a2:0

例子2：

import tensorflow as tf;
import numpy as np;
import matplotlib.pyplot as plt;

with tf.name_scope('V1'):
a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1))
a2 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2,3], mean=0, stddev=1), name='a2')
with tf.name_scope('V2'):
a3 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1))
a4 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2,3], mean=0, stddev=1), name='a2')

with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.initialize_all_variables())
print a1.name
print a2.name
print a3.name
print a4.name

报错：Variable a1 already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope? Originally defined at:

import tensorflow as tf;
import numpy as np;
import matplotlib.pyplot as plt;

with tf.name_scope('V1'):
# a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1))
a2 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2,3], mean=0, stddev=1), name='a2')
with tf.name_scope('V2'):
# a3 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1))
a4 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2,3], mean=0, stddev=1), name='a2')

with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.initialize_all_variables())
# print a1.name
print a2.name
# print a3.name
print a4.name

输出：
V1/a2:0
V2/a2:0

换成下面的代码就可以执行