深度学习中的variable_scope

一、创建variable_scope

在tensorflow中，variable_scope函数可以用于指定变量的作用域，并且在同一个作用域内的变量可以被共享。variable_scope函数接受一个参数name，用于指定作用域名称，同时也支持嵌套。

with tf.variable_scope('scope_name') as scope:
    #执行相应操作

在使用variable_scope创建作用域时，可以通过设置reuse参数，来指定该作用域下是否可以重复调用变量：

with tf.variable_scope('scope_name',reuse=True) as scope:
    #执行相应操作

reuse参数只接收True和False两个参数。当reuse为True时，使用作用域下的变量，否则重新创建变量。如果在执行过程中出现了没有被reuse的作用域的变量，那么就会报错。

二、嵌套variable_scope

在实际使用时，可以根据需要，嵌套多个variable_scope函数。这样可以进一步细分变量的命名空间，方便模型设计和管理。

with tf.variable_scope('scope_1') as scope_1:
    v1 = tf.get_variable('v1', shape=[1])
    with tf.variable_scope('scope_2') as scope_2:
        v2 = tf.get_variable('v2', shape=[1])

嵌套的variable_scope时，会按照从外到内的顺序依次添加上所有的前缀，从而得到唯一的变量名。

三、variable_scope与get_variable

variable_scope函数本身并不创建变量，它只是为变量创建作用域。如果需要创建变量，可以使用get_variable函数。在variable_scope下使用get_variable函数会自动给变量添加前缀，同时防止变量重名：

with tf.variable_scope('scope'):
    v1 = tf.get_variable('v1', shape=[1])

如果要在该作用域下创建一个新的作用域，则需要使用tf.variable_scope函数。

with tf.variable_scope('scope1'):
    with tf.variable_scope('scope2'):
        v = tf.get_variable('v',shape=[1])

四、variable_scope共享变量

由于使用variable_scope可以给变量添加前缀，从而使变量名更容易理解和管理。而且同一个作用域下的变量可以共享该作用域下的变量值，方便模型的设计。

with tf.variable_scope('scope_1') as scope_1:
    v1 = tf.get_variable('v1', shape=[1])
    with tf.variable_scope('scope_2') as scope_2:
        v2 = tf.get_variable('v2', shape=[1])
    with tf.variable_scope(scope_1, reuse=True):
        v3 = tf.get_variable('v1', shape=[1])
        v4 = tf.get_variable('v2', shape=[1]) #因为scope_2也是在scope_1作用域下的，所以可以指向到v2上
output = v1+v2+v3+v4

以上代码中，v3和v4与v1和v2共享变量。

五、作用域与name_scope的区别

在tensorflow中，除了variable_scope函数外，还有一个name_scope函数可以定义命名空间。它和variable_scope不同的一点是，name_scope只给操作添加前缀，而不会给变量添加前缀，如：

with tf.name_scope('name_scope'):    v1 = tf.get_variable('v1', shape=[1])    x1 = tf.constant(1, name='x1')print("v1.name=", v1.name) #输出v1.name= v1:0print("x1.name=", x1.name) #输出x1.name= name_scope/x1:0

可以看出，name_scope只给常量x1加了前缀，而没有给v1添加前缀，用name_scope还是variable_scope要根据实际情况。

六、一些应用

1、使用variable_scope实现模型参数共享

下面是一个简单使用variable_scope实现参数共享的例子，假设有两个相同的模型，且模型中的参数都是一样的。那么在使用variable_scope后，两个模型只需要传入不一样的输入，就可以共享参数了。

def model(input_data):
    with tf.variable_scope('layer1'):
        weights = tf.get_variable('weights', [input_data.get_shape()[-1],256],
                                initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
        biases = tf.get_variable('biases', [256], initializer=tf.constant_initializer(0.0))
        layer_1 = tf.nn.relu(tf.matmul(input_data, weights) + biases, name='layer_1')

    with tf.variable_scope('layer2'):
        weights = tf.get_variable('weights', [layer_1.get_shape()[-1],10],
                                initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
        biases = tf.get_variable('biases', [10], initializer=tf.constant_initializer(0.0))
        layer_2 = tf.matmul(layer_1, weights) + biases

    return layer_2
with tf.variable_scope("model1"):
    input_data1 = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='input_data1')
    output1 = model(input_data1)

with tf.variable_scope("model1", reuse=True):
    input_data2 = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='input_data2')
    output2 = model(input_data2)

2、使用variable_scope实现梯度共享

梯度共享就是在训练过程中，把两个模型的权重梯度相加，并进行平均，从而得到一个更好的权重更新方案，在使用fine-tune时很有用。在variable_scope的作用下，可以很容易地实现梯度共享，同时方便模型搭建和管理。

with tf.variable_scope('model'):
    input_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='input_data')
    net = slim.fully_connected(input_data, 10, scope='fc1')
    net = slim.fully_connected(net, 5, scope='fc2')

with tf.variable_scope('optimizer'):
    loss = tf.reduce_sum(tf.square(net))
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.001)
    grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(loss)
    grads_and_vars = [(grad, var) for grad, var in grads_and_vars if grad is not None]
    grads = [grad for grad, var in grads_and_vars]
    #共享梯度平均
    avg_grads = tf.reduce_mean(tf.stack(grads, axis=0), axis=0)
    #更新梯度
    train_op = optimizer.apply_gradients([(avg_grads, var) for grad, var in grads_and_vars])

3、使用variable_scope打印模型参数

在模型训练过程中，可以通过调用var_list函数来查看model中每个变量的值。

with tf.variable_scope('model'):
    input_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='input_data')
    net = slim.fully_connected(input_data, 10, scope='fc1')
    net = slim.fully_connected(net, 5, scope='fc2')

tf.trainable_variables("model")

以上就是关于variable_scope在深度学习中应用的介绍。通过对variable_scope的学习和使用，可以更好地设计模型、共享参数和梯度、管理变量和模型。