罗斯基白话：TensorFlow+实战系列（四）变量管理

白话TensorFlow +实战系列（一）
变量管理

       这篇文章主要记录常用的两种管理变量的方法。个人感觉变量管理是比较重要的，特别是当创建一个复杂的神经网络的时候，变量一旦增多，如果不好好管理这些变量，代码的可读性会变得比较差，到最后可能自己都不知道变量到底指的是啥。所以，这次总结了两种常用的管理变量方法。

1）基于字典的方法创建变量

       这种方法其实就是用字典的方式，key就是你取的网络层名字，value就是神经网络各层的变量。如要创建有两个隐藏层的神经网络，各层的变量可由如下代码管理：

其中layer1表示的是输入层到第一层隐藏层的变量

layer2表示第一层隐藏层到第二层隐藏层的变量

out表示第二层隐藏层到输出层的变量

这样我们就将各层的变量通过字典的形式封装起来，当构建神经网络的时候，我们可以直接调用，示例如下：

如图通过直接调用w["layer1"]就可以获取layer1的权重，以此类推。

这样就成功的创建了一个全连接神经网络

2）变量共享

TensorFlow提供了一种更简单的方法管理变量，即变量共享。该方法主要是通过tf.get_variable()与tf.variable_scope()函数来实现。下面分别说说怎么用

1.tf.get_variable()

该函数可以用于创建变量，也可以用于获取已经创建的变量。

当用于创建变量的时候，他的作用与tf.Variable()可以理解成一样，只是参数的设置位置不同而已。

如图，以下这两个变量创建的形式一样：

这两个都是创建一个2*3的张量，不同的是，tf.Variable()张量名称这个参数是可选的，tf.get_variable()是必填的，并且tf.get_variable()是用initializer= ....来初始化张量的类型。

其中tf.random_normal_initializer()初始化函数只是在tf.random_normal后面加个initializer()而已，其他的如tf.constant也是加个变成 tf.constant_initializer()，其他相似的函数类似，就不一一列举。

当需要用tf.get_variable()获取变量时，就需要通过tf.variable_scope()来创建一个上下文管理器，这个函数包含一个reuse参数，是一个布尔型参数，当reuse= True时，指明在该管理器中，tf.get_variable()用于获取已经创建的变量；当reuse = False时，指明在该管理器中，tf.get_variable()用于创建变量。

如图，在命名空间foo中创建一个变量v1:

接着在命名空间foo中获取变量v1:

打印结果为True，表明已经获取到之前创建的v1。

接下来用变量共享的方法来创建之前的神经网络，代码如下：

这样代码的可读性会比较强。

当需要用训练好的网络时，直接调用network(x_input, reuse = True)即可。