tensorflow中的共享变量（sharing variables）最佳方式variable

tensorflow中的共享变量（sharing variables）最佳方式variable_scope()命名空间来完成

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发布时间：2019-05-26

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当训练复杂模型时，可能经常需要共享大量的变量。例如，使用测试集来测试已训练好的模型性能表现时，需要共享已训练好模型的变量，如全连接层的权值。

而且我们还会遇到以下问题：

比如，我们创建了一个简单的图像滤波器模型。如果只使用tf.Variable，那么我们的模型可能如下

复制代码

def my_image_filter(input_images):    conv1_weights = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 32]),        name="conv1_weights")    conv1_biases = tf.Variable(tf.zeros([32]), name="conv1_biases")    conv1 = tf.nn.conv2d(input_images, conv1_weights,        strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')    relu1 = tf.nn.relu(conv1 + conv1_biases)    conv2_weights = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 32]),        name="conv2_weights")    conv2_biases = tf.Variable(tf.zeros([32]), name="conv2_biases")    conv2 = tf.nn.conv2d(relu1, conv2_weights,        strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')    return tf.nn.relu(conv2 + conv2_biases)

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这个模型中有4个不同的变量：conv1_weights, conv1_biases, conv2_weights, and conv2_biases

当我们想再次使用这个模型的时候出现问题了：在两个不同的图片image1和image2上应用以上模型，当然，我们想这两张图片被相同参数的同一个滤波器处理。如果我们两次调用my_image_filter()的话，则会创建两个不同的变量集，每个变量集中各4个变量。

# First call creates one set of 4 variables.result1 = my_image_filter(image1)# Another set of 4 variables is created in the second call.result2 = my_image_filter(image2)

共享变量的一种常见方法是在单独的代码段中创建它们，并将它们传递给使用它们的函数。例如通过使用字典：

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variables_dict = {    "conv1_weights": tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 32]),        name="conv1_weights")    "conv1_biases": tf.Variable(tf.zeros([32]), name="conv1_biases")    ... etc. ...}def my_image_filter(input_images, variables_dict):    conv1 = tf.nn.conv2d(input_images, variables_dict["conv1_weights"],        strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')    relu1 = tf.nn.relu(conv1 + variables_dict["conv1_biases"])    conv2 = tf.nn.conv2d(relu1, variables_dict["conv2_weights"],        strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')    return tf.nn.relu(conv2 + variables_dict["conv2_biases"])# Both calls to my_image_filter() now use the same variablesresult1 = my_image_filter(image1, variables_dict)result2 = my_image_filter(image2, variables_dict)

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但是像上面这样在代码外面创建变量很方便，破坏了封装

构建图形的代码必须记录要创建的变量的名称，类型和形状。

代码更改时，调用者可能必须创建更多或更少或不同的变量。

解决问题的一种方法是使用类创建一个模型，其中类负责管理所需的变量。一个较简便的解决方案是，使用TensorFlow提供variable scope机制，通过这个机制，可以让我们在构建模型时轻松共享命名变量。

如何实现共享变量

tensorflow中的变量共享是通过 tf.variab_scope() 和 tf.get_variable() 来实现的

tf.variable_scope(<scope_name>): 管理传递给tf.get_variable（）的names的命名空间

tf.get_variable(<name>, <shape>, <initializer>): 创建或返回一个给定名字的变量

为了看下tf.get_variable()如何解决以上问题，我们在一个单独的函数里重构创建一个卷积的代码，并命名为conv_relu：

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def conv_relu(input, kernel_shape, bias_shape):    # Create variable named "weights".    weights = tf.get_variable("weights", kernel_shape,        initializer=tf.random_normal_initializer())    # Create variable named "biases".    biases = tf.get_variable("biases", bias_shape,        initializer=tf.constant_initializer(0.0))    conv = tf.nn.conv2d(input, weights,        strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')    return tf.nn.relu(conv + biases)

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此这个函数使用“weights”和“biases”命名变量。我们希望将它用于conv1和conv2，但变量需要具有不同的名称。这就是tf.variable_scope（）发挥作用的地方：它为各变量分配命名空间。

复制代码

def my_image_filter(input_images):    with tf.variable_scope("conv1"):        # Variables created here will be named "conv1/weights", "conv1/biases".        relu1 = conv_relu(input_images, [5, 5, 32, 32], [32])    with tf.variable_scope("conv2"):        # Variables created here will be named "conv2/weights", "conv2/biases".        return conv_relu(relu1, [5, 5, 32, 32], [32])

复制代码

现在，我们来看下两次调用my_image_filter()会怎样：

result1 = my_image_filter(image1)result2 = my_image_filter(image2)# Raises ValueError(... conv1/weights already exists ...)

如你所见，tf.get_variable() 会检查已存在的变量是不是意外地共享。如果你想共享它们，你需要通过如下设置reuse_variables()来指定它。

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