machine-learning - variable_ops_scope和variable_scope有什么区别？

Question

在 TensorFlow 中，有两个作用域函数:variable_ops_scope 和 variable_scope。第一个签名如下:

variable_op_scope(values, name_or_scope, default_name,initializer, 
                  regularizer, caching_device, partitioner, reuse)

第一个参数values是什么意思？ default_name仅在name_or_scope为None时使用，那么为什么这个函数需要采用这两个参数呢？一个参数就足够了。

一般来说，这两个范围有什么区别？

Answer 1

variable_ops_scope 是 variable_scope 的包装器。就像 tf.variable_scope 一样，但还执行 2 件事:

1. 验证值是否来自同一图表

2. 如果 name_or_scope 为 None，则将使用 default_name，并且在需要时将进行唯一化。请注意，如果 name_or_scope 不是 None，则会使用它，但不会唯一化，并且 default_name 将不会使用。