Question

为tensorflow变量选择名称时，这没关系：

>> tf.Variable(2, name='a')

<tf.Variable 'finegrained_1/decoder/unreadable/a:0' shape=() dtype=int32_ref>

但是，这不是：

>> tf.Variable(2, name='a:b')

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
~/mm/appy-finegrained/sign_classification/model_finegrained.py in <module>()
----> 1 tf.Variable(2, name='a:b')

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/variables.py in __init__(self, initial_value, trainable, collections, validate_shape, caching_device, name, variable_def, dtype, expected_shape, import_scope, constraint)
    211           dtype=dtype,
    212           expected_shape=expected_shape,
--> 213           constraint=constraint)
    214 
    215   def __repr__(self):

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/variables.py in _init_from_args(self, initial_value, trainable, collections, validate_shape, caching_device, name, dtype, expected_shape, constraint)
    287     with ops.control_dependencies(None):
    288       with ops.name_scope(name, "Variable", [] if init_from_fn else
--> 289                           [initial_value]) as name:
    290 
    291         if init_from_fn:

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py in __enter__(self)
   4930       self._g_manager.__enter__()
   4931       self._name_scope = g.name_scope(self._name)
-> 4932       return self._name_scope.__enter__()
   4933 
   4934   def __exit__(self, type_arg, value_arg, traceback_arg):

~/anaconda3/lib/python3.6/contextlib.py in __enter__(self)
     79     def __enter__(self):
     80         try:
---> 81             return next(self.gen)
     82         except StopIteration:
     83             raise RuntimeError("generator didn't yield") from None

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py in name_scope(self, name)
   3512         # (viz. '-', '\', '/', and '_').
   3513         if not _VALID_SCOPE_NAME_REGEX.match(name):
-> 3514           raise ValueError("'%s' is not a valid scope name" % name)
   3515       else:
   3516         # Scopes created in the root must match the more restrictive

ValueError: 'a:b' is not a valid scope name

允许在名称中放置/，但它可能会破坏一些范围：

>> tf.Variable(2, name='a/b')

<tf.Variable 'finegrained_1/decoder/unreadable/a/b:0' shape=() dtype=int32_ref>

是否有关于变量名称中允许使用哪个字符集的已定义规则？

（关于a/b名称）是否有任何额外的指导原则，不应该使用什么？

Answer 1

关于操作命名，请参阅tf.Operation文档：

注意：此构造函数验证Operation的名称（传递为 node_def.name）。有效的Operation名称与以下常规名称匹配表达式：
[A-Za-z0-9.][A-Za-z0-9_.\\-/]*

每个变量都被翻译成多个操作，并将其名称放入范围，其命名规则非常相似（参见python/framework/ops.py）：

_VALID_OP_NAME_REGEX = re.compile("^[A-Za-z0-9.][A-Za-z0-9_.\\-/]*$")
_VALID_SCOPE_NAME_REGEX = re.compile("^[A-Za-z0-9_.\\-/]*$")

当然，名称中不允许'/'和':'，因为它们用于内部张量流目的：

'/'是嵌套作用域的分隔符（正则表达式允许它，但这意味着在单个声明中使用多个作用域）;
':'是张量名称和输出索引的分隔符（有关详细信息，请参阅this question）。

tensorflow变量名中允许使用哪些字符？

1 个答案: