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NetInsertSharedArrays[net]

net 中のすべての通常の配列をNetSharedArrayオブジェクトに変換する．

NetInsertSharedArrays[net,"prefix"]

新たに共有された全配列の名前に接頭辞を使う．

詳細
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NetInsertSharedArrays

NetInsertSharedArrays[net]

net 中のすべての通常の配列をNetSharedArrayオブジェクトに変換する．

NetInsertSharedArrays[net,"prefix"]

新たに共有された全配列の名前に接頭辞を使う．

詳細

  • ネット中の各配列は，ネット中の各配列の位置に由来する名前を使って共有される．
  • ネット中の全配列を共有することで，より大きいネットにおけるそのネットの複数のインスタンスが，訓練と評価の間同一の動作をするようになる．

例題

すべて開く すべて閉じる

例  (4)

層の中の配列を共有配列に変換する：

Wolfram Language code: NetInsertSharedArrays[LinearLayer[2, "Input" -> 2]]

層の中の配列を，特定の接頭辞を使って共有配列に変換する：

Wolfram Language code: NetInsertSharedArrays[LinearLayer[2, "Input" -> 2], "Linear/"]

ネット中の層の中の配列を共有配列に変換する：

Wolfram Language code: NetInsertSharedArrays[NetChain[{2, Ramp, 3}]]

より大きいネットで使われるたびに配列が共有されるLSTM層を作成する：

Wolfram Language code: lstm = NetInsertSharedArrays[LongShortTermMemoryLayer[5, "Input" -> {"Varying", 3}]]

LSTM層をグラフ中の異なる2つの入力で使用して，結果の状態をCatenateLayerと組み合せる：

Wolfram Language code: NetGraph[<|"lstm1" -> lstm, "lstm2" -> lstm, "last1" -> SequenceLastLayer[], "last2" -> SequenceLastLayer[], "cat" -> CatenateLayer[]|>, {NetPort["A"] -> "lstm1" -> "last1" -> "cat", NetPort["B"] -> "lstm2" -> "last2" -> "cat"}]

特性と関係  (1)

層に共有配列を挿入する：

Wolfram Language code: layer = NetInsertSharedArrays[LinearLayer[2, "Input" -> 2]]

より大きいネットワーク内で複数回使われても，1セットの重みしか生成されず保存もされない：

Wolfram Language code: net = NetInitialize[NetChain[{layer, Ramp, layer}]]

抽出すると，層1と層3の重みは同一である：

Wolfram Language code: NetExtract[net, {{1, "Weights"}, {3, "Weights"}}]//Map[Normal]

もとになっている共有配列はNetExtractを使って抽出することができる：

Wolfram Language code: NetExtract[net, NetSharedArray["Weights"]]//Normal

ネット全体に含まれる配列に必要なストレージの容量は，単一の配列に必要なストレージの容量と同じである：

Wolfram Language code: Information[{net, layer}, "ArraysTotalSize"]

考えられる問題  (1)

BatchNormalizationLayerの"MovingMean"配列および"MovingVariance"配列は共有できない．

共有配列でBatchNormalizationLayerを作る：

Wolfram Language code: sharedBatchNorm = NetInsertSharedArrays[BatchNormalizationLayer[]]

これをデータで訓練する：

Wolfram Language code: net = NetTrain[NetChain[{2, sharedBatchNorm, 2, sharedBatchNorm, 2}], {{0, 1} -> {1, 0}, {1, 0} -> {0, 1}}]

訓練されたバッチ正規化層を抽出する：

Wolfram Language code: {batchnorm1, batchnorm2} = NetExtract[net, {{2}, {4}}]

"Scaling"配列および"Biases"配列は共有されたが，"MovingMean"あるいは"MovingVariance"は共有されない：

Wolfram Language code: Normal /@ Information[batchnorm1, "Arrays"]
Wolfram Language code: Normal /@ Information[batchnorm2, "Arrays"]
Wolfram Research (2018), NetInsertSharedArrays, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/NetInsertSharedArrays.html （2019年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2018), NetInsertSharedArrays, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/NetInsertSharedArrays.html （2019年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2018. "NetInsertSharedArrays." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2019. https://reference.wolfram.com/language/ref/NetInsertSharedArrays.html.

APA

Wolfram Language. (2018). NetInsertSharedArrays. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/NetInsertSharedArrays.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2026_netinsertsharedarrays, author="Wolfram Research", title="{NetInsertSharedArrays}", year="2019", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/NetInsertSharedArrays.html}", note=[Accessed: 01-August-2026]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2026_netinsertsharedarrays, organization={Wolfram Research}, title={NetInsertSharedArrays}, year={2019}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/NetInsertSharedArrays.html}, note=[Accessed: 01-August-2026]}