在某些地方，我看到了语法，其中用名称初始化变量，有时不使用名称初始化。例如：
# With name
var = tf.Variable(0, name="counter")
# Without
one = tf.constant(1)
命名变量有var "counter"什么意义？
该name参数是可选的（可以创建带有或不带有它的变量和常量），并且在程序中使用的变量不依赖于它。名称在两个地方可能会有所帮助：
当您想要保存或还原变量时（可以在计算后将它们保存到二进制文件中）。从文档：
默认情况下，它为每个变量使用Variable.name属性的值
matrix_1 = tf.Variable([[1, 2], [2, 3]], name="v1")
matrix_2 = tf.Variable([[3, 4], [5, 6]], name="v2")
init = tf.initialize_all_variables()
saver = tf.train.Saver()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
save_path = saver.save(sess, "/model.ckpt")
sess.close()
但是你有变量matrix_1，matrix_2它们是为保存v1，v2在文件中。
TensorBoard中也使用名称来很好地显示边的名称。您甚至可以使用相同的范围将它们分组：
import tensorflow as tf
with tf.name_scope('hidden') as scope:
a = tf.constant(5, name='alpha')
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0), name='weights')
b = tf.Variable(tf.zeros([1]), name='biases')
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系[email protected] 删除。
我来说两句