Tensorflowのtensorflow variable_scopeの値の意味

Question

現在Tensorflowに基づいたスリムライブラリのソースコードを読んでおり、hereのようにvariable_scopeの方法ではvalues引数を使用しています。

APIページから

私が見ることができます：

このコンテキストマネージャは、（オプション）の値が同じグラフからのものであることを検証し、グラフがデフォルトのグラフであることを保証し、そして名前のスコープと変数をプッシュ範囲。

私の質問は、valuesからの変数は、同じグラフのものかどうかだけチェックされていますか？これのユースケースは何ですか？誰かがそれを必要とする理由は何ですか？

Answer 1

variable_scopeパラメータは、変数の一意性を保証し、必要に応じて変数を再利用するのに役立ちます。

はい複数の異なる計算グラフを作成する場合、同じ変数スコープを共有する必要はありません。しかし、それらがグラフをまたがって共有されるようにする方法があるので、オプションがそこにあります。

可変スコープの主な使用例は、重みの多くが結び付けられ再利用されているRNNです。それが誰かが必要とする理由の1つです。もう一つの主な理由は、偶然ではなく明示的に意味するときに同じ変数を再利用することです。 （分散設定の場合は、これが問題になる可能性があります）