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tf.variable_creator_scope

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

変数(が使用する変数作成機能を定義する範囲)。

variable_creatorは、次のシグネチャを持つ関数であることが期待されます。

   def variable_creator(next_creator, **kwargs)
 

最終的には、直接変数やResourceVariableを呼び出し、変数を作成したいん場合は、変数を作成するにはnext_creatorを呼び出していないと作成者が想定しています。これは、クリエイターが構成可能にすることができます。作成者は、複数の変数を作成することを選択し、既存の変数を返す、または単に変数がラインの次のクリエイターに作成され、延期されたことを登録することもできます。クリエイターはまた次のクリエーターから見たキーワード引数を変更することができます。

彼らは、変数を作成し実行するとき、変数のスコープのカスタムゲッターは最終的にこれらのカスタムクリエイターまで解決されます。

kwdsで有効なキーワード引数は次のとおりです。

  • initial_value:A Tensor 、またはそれに変換可能なPythonオブジェクトTensor変数の初期値です。初期値はない限り、形状が指定されている必要がありvalidate_shape Falseに設定されています。また、呼び出されたときに初期値を返す引数なしで呼び出し可能なことができます。その場合には、 dtype指定する必要があります。 (init_ops.pyから初期化関数が最初前の形状に結合されなければならないことを注意はここで使用されています。)
  • トレーニング可能:もしTrue 、デフォルト、GradientTapesは自動的にこの変数の使用を見て。
  • validate_shapeは:場合はFalse 、変数が未知の形状の値で初期化することができます。場合True 、既定の形状initial_value知らなければなりません。
  • caching_device:変数は読み取りのためにキャッシュされるべきで記述するオプションのデバイス文字列。変数のデバイスへのデフォルト。ない場合はNone 、別のデバイス上にキャッシュします。典型的な使用は、オプスを通じてコピー重複排除するために、変数の存在を使用して、デバイス上のキャッシュにあるSwitchやその他の条件文。
  • 名前:変数の名前(オプション)。デフォルトは'Variable'と自動的に単一化されます。 DTYPE:セットした場合、initial_valueが指定した型に変換されます。場合None 、どちらかのデータ型が保持されます(場合initial_valueテンソルである)、またはconvert_to_tensor決定します。
  • 制約:いくつかのアルゴリズムによって更新した後に変数に適用される制約関数。
  • 同期:分散型の変数が集約される時期を示します。指定できる値は、クラスで定義された定数であるtf.VariableSynchronization 。デフォルトでは、同期がに設定されているAUTOと現在のDistributionStrategy同期するタイミングを選択します。
  • 集約は:分散型変数を集計する方法を示します。指定できる値は、クラスで定義された定数であるtf.VariableAggregation

それは上記のようにクリエイターの署名がある重要ですので、このセットは、時間の経過とともに成長することがあります。

variable_creator 渡されたクリエイター

収量:

作成者がアクティブである範囲