深度學習中的variable_scope

一、創建variable_scope

在tensorflow中，variable_scope函數可以用於指定變量的作用域，並且在同一個作用域內的變量可以被共享。variable_scope函數接受一個參數name，用於指定作用域名稱，同時也支持嵌套。

with tf.variable_scope('scope_name') as scope:
    #執行相應操作

在使用variable_scope創建作用域時，可以通過設置reuse參數，來指定該作用域下是否可以重複調用變量：

with tf.variable_scope('scope_name',reuse=True) as scope:
    #執行相應操作

reuse參數只接收True和False兩個參數。當reuse為True時，使用作用域下的變量，否則重新創建變量。如果在執行過程中出現了沒有被reuse的作用域的變量，那麼就會報錯。

二、嵌套variable_scope

在實際使用時，可以根據需要，嵌套多個variable_scope函數。這樣可以進一步細分變量的命名空間，方便模型設計和管理。

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時，會按照從外到內的順序依次添加上所有的前綴，從而得到唯一的變量名。

三、variable_scope與get_variable

variable_scope函數本身並不創建變量，它只是為變量創建作用域。如果需要創建變量，可以使用get_variable函數。在variable_scope下使用get_variable函數會自動給變量添加前綴，同時防止變量重名：

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

如果要在該作用域下創建一個新的作用域，則需要使用tf.variable_scope函數。

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

四、variable_scope共享變量

由於使用variable_scope可以給變量添加前綴，從而使變量名更容易理解和管理。而且同一個作用域下的變量可以共享該作用域下的變量值，方便模型的設計。

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]) #因為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

以上代碼中，v3和v4與v1和v2共享變量。

五、作用域與name_scope的區別

在tensorflow中，除了variable_scope函數外，還有一個name_scope函數可以定義命名空間。它和variable_scope不同的一點是，name_scope只給操作添加前綴，而不會給變量添加前綴，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) #輸出v1.name= v1:0print("x1.name=", x1.name) #輸出x1.name= name_scope/x1:0

可以看出，name_scope只給常量x1加了前綴，而沒有給v1添加前綴，用name_scope還是variable_scope要根據實際情況。

六、一些應用

1、使用variable_scope實現模型參數共享

下面是一個簡單使用variable_scope實現參數共享的例子，假設有兩個相同的模型，且模型中的參數都是一樣的。那麼在使用variable_scope後，兩個模型只需要傳入不一樣的輸入，就可以共享參數了。

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實現梯度共享

梯度共享就是在訓練過程中，把兩個模型的權重梯度相加，並進行平均，從而得到一個更好的權重更新方案，在使用fine-tune時很有用。在variable_scope的作用下，可以很容易地實現梯度共享，同時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打印模型參數

在模型訓練過程中，可以通過調用var_list函數來查看model中每個變量的值。

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")

以上就是關於variable_scope在深度學習中應用的介紹。通過對variable_scope的學習和使用，可以更好地設計模型、共享參數和梯度、管理變量和模型。