Tensorflow Name Scope

Submitted by Lizhe on Thu, 08/17/2017 - 16:50

Name scope 是TensorFlow数据流图的核心构件.

当节点过多时, 我们需要一种机制可以有效的组织节点, 降低图的复杂性

Name scope可以帮助用户组织流程图

Name scope允许用户将Op划分到一些较大的, 可以命名的语句块中, 当使用TensorBoard加载数据流图时,

每个名称的作用域都将对其自己的Op进行封装, 从而得到更好的可视化效果

看下面的例子

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
with tf.name_scope("scope_A"):
    a = tf.constant(10)
    b = a+1
with tf.name_scope("scope_B"):
    c = tf.constant(20)
    d = c+1
e = b+d
writer = tf.train.SummaryWriter("./my_graph",sess.graph)

writer.close()
sess.close()

这个例子的图如下

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