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tensorflow tf.name_scope

a
 armb
发布于 2017/05/03 16:02
字数 172
阅读 21
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with tf.name_scope('hidden1'):
    weights = tf.Variable(
        tf.truncated_normal([IMAGE_PIXELS, hidden1_units],
                            stddev=1.0 / math.sqrt(float(IMAGE_PIXELS))),
        name='weights')
    biases = tf.Variable(tf.zeros([hidden1_units]),
                         name='biases')
    node1 = tf.constant(3.0, tf.float32)
    hidden1 = tf.nn.relu(tf.matmul(images, weights) + biases)
    print ('print here***********************')
    # print (biases)
    print (hidden1)
  # Hidden 2
  with tf.name_scope('hidden2'):
    weights = tf.Variable(
        tf.truncated_normal([hidden1_units, hidden2_units],
                            stddev=1.0 / math.sqrt(float(hidden1_units))),
        name='weights')
    biases = tf.Variable(tf.zeros([hidden2_units]),
                         name='biases')

    print ('print hidden1 in hidden2***********************')
    print (node1)
    print(hidden1)
    hidden2 = tf.nn.relu(tf.matmul(hidden1, weights) + biases)

本来以为tf.name_scope会分隔命名空间

但是发现在hidden2中也能直接访问hidden1中的node1和hidden1

打印如下

print here***********************
Tensor("hidden1/Relu:0", shape=(100, 128), dtype=float32)
print hidden1 in hidden2***********************
Tensor("hidden1/Const:0", shape=(), dtype=float32)
Tensor("hidden1/Relu:0", shape=(100, 128), dtype=float32)

看来对于name_scope 理解有误。有时间再来搞明白,现在此记录

© 著作权归作者所有

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