tensorflow创建变量以及根据名称查找变量

TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，它广泛地应用于各种人工智能领域。TensorFlow 的核心是计算图，通过构建计算图来表示我们的模型。而变量则是非常重要的一个组成部分，因为我们的模型中许多参数必须以变量的形式存储。本文将介绍如何在 TensorFlow 中创建变量，并根据名称查找变量。

创建变量

在 TensorFlow 中，要创建变量，我们需要使用 tf.Variable() 函数。它的用法非常简单，只需要传入一个初始化的值就可以了。例如：

import tensorflow as tf

my_variable = tf.Variable(0)

这里我们创建了一个名为 my_variable 的变量，并将它初始化为 0。

在 TensorFlow 中，每个变量都有一个类型和一个形状。变量的类型决定了变量存储的数据类型，例如 float32、int32 等等。变量的形状则是指变量存储的数据的维度。例如，一个形状为 [3,4,5] 的变量存储的数据是一个三维数组，其中 维有 3 个元素，第二维有 4 个元素，第三维有 5 个元素。

要指定变量的类型和形状，我们可以在 tf.Variable() 函数中传入相应的参数。例如：

import tensorflow as tf

# 创建一个形状为 [3,4,5]、类型为 float32 的变量，并初始化为 0
my_variable = tf.Variable(tf.zeros([3,4,5], dtype=tf.float32))

这里我们创建了一个形状为 [3,4,5]、类型为 float32 的变量，并将它初始化为 0。

需要注意的是，创建变量时，我们必须指定其类型和形状，否则 TensorFlow 会报错。另外，变量的形状和类型是不可变的，也就是说，创建之后就不能再改变。如果我们需要改变变量的形状或类型，只能创建一个新的变量。

查找变量

在 TensorFlow 中，每个变量都有一个名字。如果我们想要查找某个变量，可以使用 tf.get_variable() 函数。这个函数会根据给定的名字查找变量，如果找到了就返回这个变量，如果没有找到就创建一个新的变量。例如：

import tensorflow as tf

# 创建一个变量并命名为 my_variable
my_variable = tf.get_variable("my_variable", shape=[3,4], dtype=tf.float32)

这里我们创建了一个形状为 [3,4]、类型为 float32 的变量，并命名为 my_variable。如果调用 tf.get_variable("my_variable")，会返回这个变量；如果调用 tf.get_variable("another_variable")，会创建一个新的变量并命名为 another_variable。

需要注意的是，如果我们在创建变量时指定了名字，那么就不能再次创建同名的变量。如果需要重新创建同名的变量，可以使用 tf.variable_scope() 来创建一个新的作用域。例如：

import tensorflow as tf

with tf.variable_scope("my_scope"):
    my_variable = tf.get_variable("my_variable", shape=[3,4], dtype=tf.float32)

with tf.variable_scope("my_scope", reuse=True):
    my_variable = tf.get_variable("my_variable")

这里我们首先创建了一个作用域 my_scope，并在其中创建了一个名为 my_variable 的变量。注意，在创建变量时，我们没有指定 reuse=True，因此 TensorFlow 会自动检查是否存在同名的变量，如果不存在就创建一个新的变量。接着，我们用 with tf.variable_scope("my_scope", reuse=True): 创建了一个新的作用域，并将 reuse 参数设置为 True。这样，我们就可以在这个作用域中查找同名的变量了。

总结

在 TensorFlow 中，变量是非常重要的，因为我们的模型中许多参数必须以变量的形式存储。在本文中，我们介绍了如何在 TensorFlow 中创建变量，并根据名称查找变量。需要注意的是，变量的形状和类型是不可变的，如果需要改变形状或类型，只能创建一个新的变量。如果需要在同一作用域中创建同名的变量，可以使用 tf.variable_scope() 来创建一个新的作用域。