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函數(shù):tf.get_local_variable
get_local_variable(
*args,
**kwargs
)
定義在:tensorflow/python/ops/variable_scope.py
參見指南:變量>共享變量
獲取一個現(xiàn)有的局部變量或創(chuàng)建一個新的.
該函數(shù)中的行為與 get_variable 中的相同,只是將變量添加到 LOCAL_VARIABLES 集合中,并將 trainable 設(shè)置為 False.此函數(shù)使用當(dāng)前變量范圍前綴名稱,并執(zhí)行重用檢查.有關(guān)重用如何工作的詳細(xì)說明, 請參見變量范圍.下面是一個基本示例:
with tf.variable_scope("foo"):
v = tf.get_variable("v", [1]) # v.name == "foo/v:0"
w = tf.get_variable("w", [1]) # w.name == "foo/w:0"
with tf.variable_scope("foo", reuse=True):
v1 = tf.get_variable("v") # The same as v above.
如果初始值設(shè)定項(xiàng)(initializer)為 None(默認(rèn)),則將使用在變量范圍內(nèi)傳遞的默認(rèn)初始值設(shè)定項(xiàng).如果另一個也是 None,則 glorot_uniform_initializer 將被使用.初始值設(shè)定項(xiàng)也可以是張量,在這種情況下,變量被初始化為該值和形狀.
類似地,如果正則化器(regularizer)是 None(默認(rèn)),則將使用在變量范圍內(nèi)傳遞的默認(rèn)正則符號(如果為 None,則默認(rèn)情況下不執(zhí)行正則化).
如果提供了分區(qū),則返回 PartitionedVariable.作為張量訪問這個對象,會返回沿分區(qū)軸的碎片.
一些有用的分區(qū)可用.參見,例如:variable_axis_size_partitioner 和 min_max_variable_partitioner.
參數(shù):
返回值:
已創(chuàng)建或已存在的 Variable(如果使用了分區(qū),則為 PartitionedVariable).
可能引發(fā)的異常:
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