Tensorflow의 tensorflow variable_scope 값 매개 변수의 의미

Question

현재 Tensorflow를 기반으로하는 슬림 라이브러리의 소스 코드를 읽고 있는데 메서드에 대해 values 인수를 사용합니다 (예 : here).

API를 페이지에서

나는 볼 수

이 컨텍스트 매니저가, (선택) 값이 동일한 그래프에서 것을 확인합니다 그래프는 기본 그래프 것을 보장하고, 이름의 범위와 변수를 밀어 범위.

제 질문은 : values의 변수는 동일한 그래프의 변수 일뿐입니다. 무엇이 유스 케이스이고 왜 누군가가 그것을 필요로할까요?

Answer 1

variable_scope 매개 변수는 필요한 경우 변수의 고유성 및 변수 재사용을 보장합니다.

예 둘 이상의 다른 계산 그래프를 만들면 동일한 변수 범위를 공유 할 필요가 없습니다. 그러나 그래프를 통해 이들을 공유 할 수있는 방법이 있으므로 옵션이 있습니다.

가변 범위의 주요 사용 사례는 많은 가중치가 묶이고 재사용되는 RNN을위한 것입니다. 이것이 누군가가 필요로하는 한 가지 이유입니다. 그것이있는 또 다른 주된 이유는 우연히가 아니라 명백하게 의미 할 때 동일한 변수를 재사용하는지 확인하는 것입니다. 분산 설정의 경우 이는 우려 될 수 있습니다.