tf.variable_creator_scope

Область, определяющая 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 композируемыми. Создатель может выбрать создание нескольких переменных, вернуть уже существующие переменные или просто зарегистрировать, что переменная была создана, и передать задачу следующим создателям в очереди. Создатели также могут изменить ключевые аргументы, которые видят следующие создатели.

Пользовательские методы получения в области переменных в конечном итоге перейдут к этим пользовательским создателям, когда они создадут переменные.

Допустимые ключевые аргументы в kwds:

• initial_value: A 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 вызываемым объектом без аргументов, который возвращает начальное значение при вызове. В этом случае необходимо указать dtype. (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 быть инициализированной значением с неизвестной формой. Если True, по умолчанию, форма initial_value должна быть известна.
• caching_device: Необязательная строка устройства, описывающая, где переменная должна кэшироваться для чтения. По умолчанию — устройство переменной. Если не None, кэшируется на другом устройстве. Типичное использование — кэширование на устройстве, на котором находятся операции, использующие переменную, для избежания дублирования копирования через Switch и другие условные операторы.
• name: Необязательное имя переменной. По умолчанию — 'Variable' и автоматически получает уникальное имя. dtype: Если установлено, initial_value будет преобразовано в указанный тип. Если None, либо тип данных будет сохранён (если initial_value — тензор), либо convert_to_tensor решит.
• constraint: Функция ограничения, которая будет применяться 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 текущая DistributionStrategy выбирает, когда синхронизироваться.
• aggregation: Указывает, как распределённая переменная будет агрегирована. Допустимые значения — константы, определённые в классе tf.VariableAggregation.

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