浅谈TF的共享变量

左手的ㄟ右手 2022-04-12 04:50 212阅读 0赞

先说说为什么需要共享变量。  
我们在训练模型的时候，需要一次次的输入训练数据，网络的权重和偏执在一次次的迭代过程中，不断地修正自身的值，这个迭代过程，我们通常的编程思路是这么做：  
conver1\_weight=[tf.xxx][](conver1\_weight,…)  
我们从两个方面考虑这么做的后果：  
1，迭代过程被封装在自己编写的函数内部（考虑到模块化或者代码易读性需要这么做），那么在函数内部的这个变量就是局部变量，无法影响函数外部的conver1\_weight的值，当然我们可以将conver1\_weight设置为全局变量。比如下面的例子：

import tensorflow as tf
    import numpy as np
    global_var=tf.Variable(tf.constant(0.5))
    def change_global_var():
        global global_var
        global_var=tf.add(global_var,0.4)
        return global_var
    sess=tf.Session()
    init=tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init)
    print("global_var=",sess.run(global_var))
    tmp=change_global_var()
    print("after add,global_var=",sess.run(global_var))

但是，这么做会破会工程的封装性，没错，就是这个cao蛋的理由，也是设计和使用共享变量的理由之一，虽然它看起来比什么共享变量更简单直观易用。  
这么做的另一个缺点，和我们说的第二条缺点一样。接着看：  
2.神经网络很少是简单的，主要是反映在节点的数量和训练数据的量上。设想我们有一个3层，每层100个节点的网络，而且有10000条训练数据。这样的话，就有两个100x100的方阵数据，每训练一次，产生一个这样的数据集（conver1\_weight=[tf.xxx][](conver1\_weight,…)会产生一个新的conver1\_weight，name和原先的cover1\_weight不一样，大家可以编写简单代码测试），这时候产生的训练变量有多少？1000x100x100，而且这还是只有一个weight参数，加上bias呢？或者如果这是一个复杂的神经网络，有上亿个神经元的时候呢？消耗的内存无疑是惊人的。怎么处理这个问题呢？TF的设计者想出了共享变量这个点子，核心思想就是：如果根据name可知该变量存在，那么使用该变量的值运算，不再创建新的tensor变量。  
共享变量的声明、创建和使用不复杂。下面说明：  
第一次声明共享变量，需要在tf.variable\_scope中声明，指明该共享变量的作用域，类似于其他语言的声明一个静态的类成员，该成员只能在类范围内共享

[代码段1]
    with tf.variable_scope("scope1"):
        get_var1=tf.get_variable("firstvar",[1],initializer=tf.constant_initializer(0.3))

如果程序的其他地方需要用到这个共享变量，那么，也要声明这段程序和变量属于上面声明的作用域scope1，并且声明参数reuse=True，这时候，才可以用tf.get\_variable()来取得该变量。格式如下：

[代码段2]
    with tf.variable_scope("scope1",reuse=True):
        get_var3=tf.get_variable("firstvar",[1],initializer=tf.constant_initializer(0.5))

此时，在scope1中不能再用get\_variable创建或取得\[代码段1\]没有的额变量，否则会提示错误：Variable scope1/firstvar2 does not exist, or was not created with tf.get\_variable(). Did you mean to set reuse=tf.AUTO\_REUSE in VarScope?  
get\_variable会从系统维护的变量列表中查找name为firstvar的变量，并用get\_var3指向该变量，并不会创建新name的新变量（和代码1中不一样，代码1中，如果没有该name的变量，则创建一个）。  
当然：resuse=tf.AUTO\_REUSE更方便，可以实现第一次reuse=False，第二次自动为True。  
完整的简单演示代码如下：

import tensorflow as tf
    with tf.variable_scope("scope1"):
        get_var1=tf.get_variable("firstvar",[1],initializer=tf.constant_initializer(0.3))
        print("get_var1:",get_var1.name)
    with tf.variable_scope("scope2"):
        get_var2=tf.get_variable("firstvar",[1],initializer=tf.constant_initializer(0.4))
        print("get_var2:",get_var2.name)
    with tf.variable_scope("scope1",reuse=True):
        get_var3=tf.get_variable("firstvar",[1],initializer=tf.constant_initializer(0.5))
        print("get_var3:",get_var3.name)    
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        print("get_var1=",get_var1.eval())
        print("get_var2=",get_var2.eval())
        print("get_var3=",get_var3.eval())

[点击这里运行][Link 1]

[tf.xxx]: http://tf.xxx
[Link 1]: https://colab.research.google.com/drive/1aeI4UJs0unRz5-7kRYRSIJ92n7G-YQRk