python - Tensorflow で変数に名前を付けるのはなぜですか?

Question

いくつかの場所で、変数が名前で初期化され、時には名前なしで初期化される構文を見ました。例えば：

# With name
var = tf.Variable(0, name="counter")

# Without
one = tf.constant(1)

変数に名前を付けるポイントは何var "counter"ですか?

Answer 1

このnameパラメーターはオプションであり (パラメーターの有無にかかわらず、変数と定数を作成できます)、プログラムで使用する変数はそれに依存しません。名前はいくつかの場所で役立ちます。

変数を保存または復元する場合(計算後にバイナリ ファイルに保存できます)。ドキュメントから：

デフォルトでは、変数ごとに Variable.name プロパティの値を使用します。

matrix_1 = tf.Variable([[1, 2], [2, 3]], name="v1")
matrix_2 = tf.Variable([[3, 4], [5, 6]], name="v2")
init = tf.initialize_all_variables()

saver = tf.train.Saver()

sess = tf.Session()
sess.run(init)
save_path = saver.save(sess, "/model.ckpt")
sess.close()

それにもかかわらず、変数がありますがmatrix_1、matrix_2それらはファイルに として保存されv1ますv2。

また、名前は TensorBoard でエッジの名前をうまく表示するために使用されます。同じスコープを使用してそれらをグループ化することもできます:

import tensorflow as tf

with tf.name_scope('hidden') as scope:
  a = tf.constant(5, name='alpha')
  W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, 2], -1.0, 1.0), name='weights')
  b = tf.Variable(tf.zeros([1]), name='biases')