tf.compat.v1.variable_creator_scope

Область, определяющая функцию создания переменной, используемую функцией variable().

@tf_contextlib.contextmanager
tf.compat.v1.variable_creator_scope(
    variable_creator
)

Ожидается, что variable_creator будет функцией со следующим сигнатуром:

def variable_creator(next_creator, **kwargs)

Создатель должен в конечном итоге вызвать next_creator для создания переменной, если он хочет создать переменную, а не вызывать Variable или ResourceVariable напрямую. Это помогает сделать создателей композиционными. Создатель может выбрать создание нескольких переменных, вернуть уже существующие переменные или просто зарегистрировать, что переменная была создана, и делегировать следующему создателю в очереди. Создатели также могут изменить ключевые аргументы, видимые следующими создателями.

Пользовательские геттеры в области переменных в конечном итоге будут разрешаться до этих пользовательских создателей, когда они создают переменные.

Допустимые ключевые аргументы в kwds:

• initial_value: Значение Tensor или Python-объект, преобразуемый в значение Tensor, которое является начальным значением для Variable. Начальное значение должно иметь указанную форму, если validate_shape не установлено в False. Также может быть вызываемой функцией без аргументов, которая возвращает начальное значение при вызове. В этом случае, dtype должно быть указано. (Обратите внимание, что функции инициализаторов из init_ops.py должны быть привязаны к форме перед использованием здесь.)
• trainable: Если True, по умолчанию, также добавляет переменную в коллекцию графа GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES. Эта коллекция используется в качестве стандартного списка переменных для использования классами Optimizer. trainable по умолчанию равно True, если synchronization установлено в ON_READ, в этом случае по умолчанию равно False.
• collections: Список ключей коллекций графа. Новая переменная добавляется в эти коллекции. По умолчанию [GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES].
• validate_shape: Если False, позволяет переменной быть инициализированной значением неизвестной формы. Если True, по умолчанию, форма initial_value должна быть известна.
• caching_device: Необязательная строка устройства, описывающая, где должна кэшироваться переменная для чтения. По умолчанию - устройство переменной. Если не None, кэшируется на другом устройстве. Типичное использование - кэширование на устройстве, где находятся операции, использующие переменную, чтобы избежать дублирования копирования через Switch и другие условные операторы.
• name: Необязательное имя для переменной. По умолчанию 'Variable' и автоматически получает уникальное имя.
• dtype: Если установлено, initial_value будет преобразован к заданному типу. Если None, либо тип данных будет сохранен (если initial_value является тензором), либо convert_to_tensor решит.
• constraint: Функция ограничения, которая применяется к переменной после обновлений некоторыми алгоритмами.
• use_resource: если True, всегда создается ResourceVariable.
• synchronization: Указывает, когда распределенная переменная будет агрегирована. Допустимые значения - константы, определенные в классе tf.VariableSynchronization. По умолчанию синхронизация установлена в AUTO, и текущий DistributionStrategy выбирает, когда синхронизироваться.
• aggregation: Указывает, как распределенная переменная будет агрегирована. Допустимые значения - константы, определенные в классе tf.VariableAggregation.

Этот набор может расти со временем, поэтому важно, чтобы синтаксис создателей был таким, как указано выше.