scope 能让你命名变量的时候轻松很多. 同时也会在 reusing variable 代码中常常见到. 所以今天我们会来讨论下 tensorflow 当中的两种定义 scope 的方式.
tf.name_scope()
tf.variable_scope()
RNN应用例子
tf.name_scope()
在 Tensorflow 当中有两种途径生成变量 variable, 一种是 tf.get_variable(), 另一种是 tf.Variable(). 如果在 tf.name_scope() 的框架下使用这两种方式, 结果会如下.
import tensorflow as tf

with tf.name_scope("a_name_scope"):
initializer = tf.constant_initializer(value=1)
var1 = tf.get_variable(name='var1', shape=[1], dtype=tf.float32, initializer=initializer)
var2 = tf.Variable(name='var2', initial_value=[2], dtype=tf.float32)
var21 = tf.Variable(name='var2', initial_value=[2.1], dtype=tf.float32)
var22 = tf.Variable(name='var2', initial_value=[2.2], dtype=tf.float32)

with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.initialize_all_variables())
print(var1.name) # var1:0
print(sess.run(var1)) # [ 1.]
print(var2.name) # a_name_scope/var2:0
print(sess.run(var2)) # [ 2.]
print(var21.name) # a_name_scope/var2_1:0
print(sess.run(var21)) # [ 2.0999999]
print(var22.name) # a_name_scope/var2_2:0
print(sess.run(var22)) # [ 2.20000005]
可以看出使用 tf.Variable() 定义的时候, 虽然 name 都一样, 但是为了不重复变量名, Tensorflow 输出的变量名并不是一样的. 所以, 本质上 var2, var21, var22 并不是一样的变量. 而另一方面, 使用tf.get_variable()定义的变量不会被tf.name_scope()当中的名字所影响.

tf.variable_scope()
如果想要达到重复利用变量的效果, 我们就要使用 tf.variable_scope(), 并搭配 tf.get_variable() 这种方式产生和提取变量. 不像 tf.Variable() 每次都会产生新的变量, tf.get_variable() 如果遇到了同样名字的变量时, 它会单纯的提取这个同样名字的变量(避免产生新变量). 而在重复使用的时候, 一定要在代码中强调 scope.reuse_variables(), 否则系统将会报错, 以为你只是单纯的不小心重复使用到了一个变量.
with tf.variable_scope("a_variable_scope") as scope:
initializer = tf.constant_initializer(value=3)
var3 = tf.get_variable(name='var3', shape=[1], dtype=tf.float32, initializer=initializer)
scope.reuse_variables()
var3_reuse = tf.get_variable(name='var3',)
var4 = tf.Variable(name='var4', initial_value=[4], dtype=tf.float32)
var4_reuse = tf.Variable(name='var4', initial_value=[4], dtype=tf.float32)

with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(var3.name) # a_variable_scope/var3:0
print(sess.run(var3)) # [ 3.]
print(var3_reuse.name) # a_variable_scope/var3:0
print(sess.run(var3_reuse)) # [ 3.]
print(var4.name) # a_variable_scope/var4:0
print(sess.run(var4)) # [ 4.]
print(var4_reuse.name) # a_variable_scope/var4_1:0
print(sess.run(var4_reuse)) # [ 4.]

RNN 应用例子
RNN 例子的代码在这里, 整个 RNN 的结构已经在这里定义好了. 在 training RNN 和 test RNN 的时候, RNN 的 time_steps 会有不同的取值, 这将会影响到整个 RNN 的结构, 所以导致在 test 的时候, 不能单纯地使用 training 时建立的那个 RNN. 但是 training RNN 和 test RNN 又必须是有同样的 weights biases 的参数. 所以, 这时, 就是使用 reuse variable 的好时机.

首先定义training 和 test 的不同参数.

class TrainConfig:
batch_size = 20
time_steps = 20
input_size = 10
output_size = 2
cell_size = 11
learning_rate = 0.01

class TestConfig(TrainConfig):
time_steps = 1

train_config = TrainConfig()
test_config = TestConfig()
然后让 train_rnn 和 test_rnn 在同一个 tf.variable_scope('rnn') 之下. 并且定义 scope.reuse_variables(), 使我们能把 train_rnn 的所有 weights, biases 参数全部绑定到 test_rnn 中. 这样, 不管两者的 time_steps 有多不同, 结构有多不同, train_rnnW, b 参数更新成什么样, test_rnn 的参数也更新成什么样.

with tf.variable_scope('rnn') as scope:
sess = tf.Session()
train_rnn = RNN(train_config)
scope.reuse_variables()
test_rnn = RNN(test_config)
sess.run(tf.global_variables_initializer())