tf.compat.v1.variable_creator_scope

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

@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 композируемыми. Создатель может выбрать создание нескольких переменных, возвращение уже существующих переменных или просто регистрацию того, что переменная была создана, и переадресацию к следующим создателям в очереди. Создатели также могут изменять ключевые аргументы, видимые следующими создателями.

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

Действительные ключевые аргументы в kwds:

• initial_value: Tensor, или Python-объект, преобразуемый в Tensor, который 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 инициализатора из init_ops.py должны быть связаны с формой перед использованием здесь.)
• trainable: Если True, по умолчанию, также добавляет переменную в коллекцию графа GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES. Эта коллекция используется в качестве списка переменных по умолчанию для использования классами Optimizer. trainable по умолчанию True, если synchronization установлено в ON_READ, в этом случае по умолчанию False.
• collections: Список ключей коллекций графа. Новая переменная добавляется в эти коллекции. По умолчанию [GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES].
• validate_shape: Если False, позволяет инициализировать переменную значением неизвестной формы. Если True, по умолчанию, форма initial_value должна быть известной.
• caching_device: Необязательная строка устройства, описывающая, где переменная должна быть кэширована для чтения. По умолчанию – устройство переменной. Если не None, кэшируется на другом устройстве. Типичное использование – кэширование на устройстве, где находятся операции, использующие переменную, для избежания копирования через Switch и другие условные операторы.
• name: Необязательное имя для переменной. По умолчанию 'Variable' и автоматически уникализируется.
• dtype: Если установлено, initial_value будет преобразован в заданный тип. Если None, либо тип данных будет сохранён (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 создаётся ResourceVariable.
• 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 время синхронизации.
• aggregation: Указывает, как распределённая переменная будет агрегирована. Допустимые значения – константы, определённые в классе tf.VariableAggregation.

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