tensorflow에서 variable_ops_scope와 variable_scope의 차이점은 무엇입니까?

Question

tensorflow에는 두 가지 범위 함수, variable_ops_scope 및 variable_scope가 있습니다. 첫 번째는 다음과 같이 서명이 있습니다 (파티션 프로그램, 재사용 값, name_or_scope, default_name, 초기화, regularizer, caching_device) 첫 번째 매개 변수 "값을"무엇

variable_op_scope을 의미? "default_name"은 name_or_scope이 None 일 때만 사용되므로이 함수가이 두 매개 변수를 사용해야하는 이유는 무엇입니까? 하나의 매개 변수로 충분합니다 ...

일반적으로이 두 범위의 차이점은 무엇입니까?

Answer 1

variable_ops_scope는 variable_scope의 래퍼입니다. tf.variable_scope와 비슷하지만 다음 두 가지를 더 수행합니다.

(1) 값이 동일한 그래프 ( )에서 왔는지 확인합니다. (2) name_or_scope이 None이면 default_name이 사용되고 필요에 따라 고유하게 지정됩니다. name_or_scope이 None이 아닌 경우,이 값은 사용되지만 고유하지는 않으며 default_name은 사용되지 않습니다.