tf.variable_creator_scope

Область, которая определяет функцию создания переменной, которая будет использоваться функцией variable().

@tf_contextlib.contextmanager
tf.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, возвращение уже существующих переменных или просто регистрацию того, что переменная была создана, и передачу следующему создателю в очереди. Создатели также могут изменить ключевые аргументы, увиденные следующими создателями.

Пользовательские методы получения в области переменных в конечном итоге сведутся к этим пользовательским создателям, когда они будут создавать переменные.

Действительными ключевыми аргументами в kwds являются:

• initial_value: Значение Tensor, или объект Python, преобразуемый в Tensor, которое является начальным значением для переменной. 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 связаны с формой перед использованием здесь.)
• trainable: Если True, по умолчанию, GradientTapes автоматически отслеживают использование этой переменной.
• validate_shape: Если False, позволяет переменной инициализироваться 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 задано, initial_value будет преобразован к заданному типу. Если None, либо тип данных будет сохранён (если initial_value — это тензор), либо convert_to_tensor определит.
• constraint: Функция ограничения, которая применяется к переменной после обновлений некоторыми алгоритмами.
• synchronization: Указывает, когда распределённая переменная будет агрегирована. Допустимые значения — константы, определённые в классе tf.VariableSynchronization. По умолчанию синхронизация установлена в AUTO и текущий DistributionStrategy выбирает, когда синхронизировать.
• aggregation: Указывает, как распределённая переменная будет агрегирована. Допустимые значения — константы, определённые в классе tf.VariableAggregation.

Этот набор может увеличиваться со временем, поэтому важно, чтобы сигнатура создателей была, как указано выше.