【转载】TensorFlow学习笔记：共享变量

时间：2023-03-08 15:36:55
【转载】TensorFlow学习笔记：共享变量

原文链接：http://jermmy.xyz/2017/08/25/2017-8-25-learn-tensorflow-shared-variables/

本文是根据 TensorFlow 官方教程翻译总结的学习笔记，主要介绍了在 TensorFlow 中如何共享参数变量。

教程中首先引入共享变量的应用场景，紧接着用一个例子介绍如何实现共享变量（主要涉及到 tf.variable_scope()和tf.get_variable()两个接口），最后会介绍变量域 (Variable Scope) 的工作方式。

遇到的问题

假设我们创建了一个简单的 CNN 网络：

 def my_image_filter(input_images):

     conv1_weights = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 32]),

         name="conv1_weights")

     conv1_biases = tf.Variable(tf.zeros([32]), name="conv1_biases")

     conv1 = tf.nn.conv2d(input_images, conv1_weights,

         strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

     relu1 = tf.nn.relu(conv1 + conv1_biases)

     conv2_weights = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 32]),

         name="conv2_weights")

     conv2_biases = tf.Variable(tf.zeros([32]), name="conv2_biases")

     conv2 = tf.nn.conv2d(relu1, conv2_weights,

         strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

     return tf.nn.relu(conv2 + conv2_biases)

这个网络中用 tf.Variable() 初始化了四个参数。

不过，别看我们用一个函数封装好了网络，当我们要调用网络进行训练时，问题就会变得麻烦。比如说，我们有 image1 和 image2 两张图片，如果将它们同时丢到网络里面，由于参数是在函数里面定义的，这样一来，每调用一次函数，就相当于又初始化一次变量：

# First call creates one set of 4 variables.

result1 = my_image_filter(image1)

# Another set of 4 variables is created in the second call.

result2 = my_image_filter(image2)

当然了，我们很快也能找到解决办法，那就是把参数的初始化放在函数外面，把它们当作全局变量，这样一来，就相当于全局「共享」了嘛。比如说，我们可以用一个 dict 在函数外定义参数：

variables_dict = {

    "conv1_weights": tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 32]),

        name="conv1_weights")

    "conv1_biases": tf.Variable(tf.zeros([32]), name="conv1_biases")

    ... etc. ...

}

def my_image_filter(input_images, variables_dict):

    conv1 = tf.nn.conv2d(input_images, variables_dict["conv1_weights"],

        strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

    relu1 = tf.nn.relu(conv1 + variables_dict["conv1_biases"])

    conv2 = tf.nn.conv2d(relu1, variables_dict["conv2_weights"],

        strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

    return tf.nn.relu(conv2 + variables_dict["conv2_biases"])

# The 2 calls to my_image_filter() now use the same variables

result1 = my_image_filter(image1, variables_dict)

result2 = my_image_filter(image2, variables_dict)

为此，TensorFlow 内置了变量域这个功能，让我们可以通过域名来区分或共享变量。通过它，我们完全可以将参数放在函数内部实例化，再也不用手动保存一份很长的参数列表了。不过，这种方法对于熟悉面向对象的你来说，会不会有点别扭呢？因为它完全破坏了原有的封装。也许你会说，不碍事的，只要将参数和filter函数都放到一个类里即可。不错，面向对象的方法保持了原有的封装，但这里出现了另一个问题：当网络变得很复杂很庞大时，你的参数列表/字典也会变得很冗长，而且如果你将网络分割成几个不同的函数来实现，那么，在传参时将变得很麻烦，而且一旦出现一点点错误，就可能导致巨大的 bug。

用变量域实现共享参数

这里主要包括两个函数接口：

  1. tf.get_variable(<name>, <shape>, <initializer>) ：根据指定的变量名实例化或返回一个 tensor对象；
  2. tf.variable_scope(<scope_name>)：管理 tf.get_variable() 变量的域名。

tf.get_variable() 的机制跟 tf.Variable() 有很大不同，如果指定的变量名已经存在（即先前已经用同一个变量名通过 get_variable() 函数实例化了变量），那么 get_variable()只会返回之前的变量，否则才创造新的变量。

现在，我们用 tf.get_variable() 来解决上面提到的问题。我们将卷积网络的两个参数变量分别命名为 weights 和 biases。不过，由于总共有 4 个参数，如果还要再手动加个 weights1 、weights2 ，那代码又要开始恶心了。于是，TensorFlow 加入变量域的机制来帮助我们区分变量，比如：

def conv_relu(input, kernel_shape, bias_shape):

    # Create variable named "weights".

    weights = tf.get_variable("weights", kernel_shape,

        initializer=tf.random_normal_initializer())

    # Create variable named "biases".

    biases = tf.get_variable("biases", bias_shape,

        initializer=tf.constant_initializer(0.0))

    conv = tf.nn.conv2d(input, weights,

        strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

    return tf.nn.relu(conv + biases)

def my_image_filter(input_images):

    with tf.variable_scope("conv1"):

        # Variables created here will be named "conv1/weights", "conv1/biases".

        relu1 = conv_relu(input_images, [5, 5, 32, 32], [32])

    with tf.variable_scope("conv2"):

        # Variables created here will be named "conv2/weights", "conv2/biases".

        return conv_relu(relu1, [5, 5, 32, 32], [32])

不过，如果直接这样调用 my_image_filter，是会抛异常的：我们先定义一个 conv_relu() 函数，因为 conv 和 relu 都是很常用的操作，也许很多层都会用到，因此单独将这两个操作提取出来。然后在 my_image_filter() 函数中真正定义我们的网络模型。注意到，我们用 tf.variable_scope() 来分别处理两个卷积层的参数。正如注释中提到的那样，这个函数会在内部的变量名前面再加上一个「scope」前缀，比如：conv1/weights表示第一个卷积层的权值参数。这样一来，我们就可以通过域名来区分各个层之间的参数了。

result1 = my_image_filter(image1)

result2 = my_image_filter(image2)

# Raises ValueError(... conv1/weights already exists ...)

因为 tf.get_variable()虽然可以共享变量，但默认上它只是检查变量名，防止重复。要开启变量共享，你还必须指定在哪个域名内可以共用变量：

with tf.variable_scope("image_filters") as scope:

    result1 = my_image_filter(image1)

    scope.reuse_variables()

    result2 = my_image_filter(image2)

到这一步，共享变量的工作就完成了。你甚至都不用在函数外定义变量，直接调用同一个函数并传入不同的域名，就可以让 TensorFlow 来帮你管理变量了。

==================== UPDATE 2018.3.8 ======================

官方的教程都是一些简单的例子，但在实际开发中，情况可能会复杂得多。比如，有一个网络，它的前半部分是要共享的，而后半部分则是不需要共享的，在这种情况下，如果还要自己去调用 scope.reuse_variables() 来决定共享的时机，无论如何都是办不到的，比如下面这个例子：

def test(mode):

    w = tf.get_variable(name=mode+"w", shape=[1,2])

    u = tf.get_variable(name="u", shape=[1,2])

    return w, u

with tf.variable_scope("test") as scope:

    w1, u1 = test("mode1")

    # scope.reuse_variables()

    w2, u2 = test("mode2")

这个例子中，我们要使用两个变量： w 和 u，其中 w 是不共享的，而 u 是共享的。在这种情况下，不管你加不加 scope.reuse_variables()，代码都会出错。因此，Tensorflow 提供另一种开启共享的方法：

def test(mode):

    w = tf.get_variable(name=mode+"w", shape=[1,2])

    u = tf.get_variable(name="u", shape=[1,2])

    return w, u

with tf.variable_scope("test", reuse=tf.AUTO_REUSE) as scope:

    w1, u1 = test("mode1")

    w2, u2 = test("mode2")

这里只是加了一个参数 reuse=tf.AUTO_REUSE，但正如名字所示，这是一种自动共享的机制，当系统检测到我们用了一个之前已经定义的变量时，就开启共享，否则就重新创建变量。这几乎是「万金油」式的写法

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