TensorFlow中copy的使用方法

由 Carrie 创建, 最后一次修改 2017-08-30

tf.contrib.copy_graph.copy_op_to_graph


copy_op_to_graph (
org_instance ,
to_graph ,
variables ,
scope = ''
)

定义在:tensorflow/contrib/copy_graph/python/util/copy_elements.py.

给定一个操作 “org_instance from oneGraph”,在指定的范围下初始化并返回 anotherGraph 的副本.

复制是递归进行的,所以任何操作的输出都需要评估 org_instance ,它也会被复制(除非已经完成).

由于变量实例被单独复制,因此必须提供评估 org_instance 所需的数据作为输入.

ARGS:

  • org_instance:某种图形的操作;也可以是占位符.
  • to_graph:要复制 org_instance 的图形.
  • variables:将 org_instance 复制到的变量实例的 iterable.
  • scope:新变量的作用域 (默认为 "").

返回:

从 to_graph 复制的操作.

注意:

  • TypeError:如果org_instance不是 Operation 或者 Tensor.

tf.contrib.copy_graph.copy_variable_to_graph


copy_variable_to_graph (
org_instance ,
to_graph ,
scope = ''
)

定义在:tensorflow/contrib/copy_graph/python/util/copy_elements.py

从一个图中给定一个变量实例, 在指定的范围 (默认 "") 下初始化并返回另一个关系图中的一个副本.

ARGS:

  • org_instance:来自某个图形的一个变量.
  • to_graph:将变量复制到图形.
  • scope:新变量的范围(默认为 "").

返回:

从 to_graph 复制的变量.

注意:

  • TypeError:如果 org_instance 不是一个变量.

tf.contrib.copy_graph.get_copied_op


get_copied_op (
org_instance ,
graph ,
scope = ''
)

定义在:tensorflow/contrib/copy_graph/python/util/copy_elements.py

给定某个图形的操作实例, 在指定的范围 (默认为:" ") 下返回其同名的图形.

如果 org_instance 的副本在给定的范围内存在于图中, 则将返回.

ARGS:

  • org_instance:来自某些图形的操作.
  • graph:用于搜索 org_instance 的 copr 的图.
  • scope:目前存在的 org_instance 的范围

返回:

返回从图中复制的操作.

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