tensorflow - `variable.name` 和 `variable.op.name` 之间有什么区别？

Question

假设x是一个变量，我看到使用op.name，如tf.scalar_summary(x.op.name , x) 在教程中。我想知道是否可以将 x.op.name 替换为 x.name。

两者有什么区别？它们可以互换吗？

with tf.name_scope('ab'):
    a = tf.Variable(tf.constant(1), name="v1")

a.name
u'ab_1/v1:0'

a.op.name
u'ab_1/v1'

Answer 1

现在 Variable.name 属性映射到可变名称 Tensor 其中存储该变量(主要是因为 Variable 可以在任何需要 Tensor 的地方使用)。张量名称是根据生成它们的操作的名称(在本例中为 Variable 操作)和该张量对应的输出的索引生成的。

您可以随意使用tf.scalar_summary(x.name, x)代替tf.scalar_summary(x.op.name, x) ，但生成的可视化结果将包含冗余的 ":<N>"在标签中。