ウェイトが存在しないか、tf.get_variable（）で作成されていません

Question

何が起こっているのか把握しようと時間を費やしていますが、まだこのエラーが発生しています。ここに私が得るエラーは

ValueError: Variable rnn/multi_rnn_cell/cell_1/basic_lstm_cell/weights does not exist, or was not created with tf.get_variable(). Did you mean to set reuse=None in VarScope?

ここに私のサンプルコードは、誰も私が間違っていることを知っていますか？あなたがそうでなければ

def cell():   
    return rnn.BasicLSTMCell(n_hidden,forget_bias=0.1) 

、単に以下を使用し、セルを再利用する必要がない場合は、再利用する必要がある場合は

x = tf.placeholder(tf.float32,[None,n_steps,n_input]) 
y = tf.placeholder(tf.float32,[None,n_classes]) 
weights = { 
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_classes])) 
} 
biases = { 
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes])) 
} 

def RNN(x, weights, biases): 

    x = tf.unstack(x, n_steps, 1) 

    lstm_cell = rnn.MultiRNNCell([cell() for y in range(2)] , state_is_tuple=True) 


    # Get lstm cell output 
    outputs, states = rnn.static_rnn(lstm_cell, x, dtype=tf.float32) 

    # Linear activation, using rnn inner loop last output 
    return tf.matmul(outputs[-1], weights['out']) + biases['out'] 

def cell():   
    return rnn.BasicLSTMCell(n_hidden,forget_bias=0.1, reuse=True) 

pred = RNN(x, weights, biases) 

Answer 1

あなたが重みを再利用したい場合は、最も簡単な方法は、単一のセルオブジェクトを作成し、MultiRNNCellにそれを複数回通過させることである。

import tensorflow as tf 
from tensorflow.contrib import rnn 

n_steps = 20 
n_input = 10 
n_classes = 5 
n_hidden = 15 

x = tf.placeholder(tf.float32,[None,n_steps,n_input]) 
y = tf.placeholder(tf.float32,[None,n_classes]) 
weights = { 
    'in': tf.Variable(tf.random_normal([n_input, n_hidden])), 
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_classes])) 
} 
biases = { 
    'in': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])), 
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes])) 
} 

def RNN(x, weights, biases): 

    # Initial input layer 
    inp = (tf.matmul(x, weights['in'][tf.newaxis, ...]) + 
      biases['in'][tf.newaxis, tf.newaxis, ...]) 
    inp = tf.nn.sigmoid(inp) 
    inp = tf.unstack(inp, axis=-1) 

    my_cell = cell() 
    lstm_cell = rnn.MultiRNNCell([my_cell for y in range(2)], state_is_tuple=True) 

    # Get lstm cell output 
    outputs, states = rnn.static_rnn(lstm_cell, inp, dtype=tf.float32) 

    # Linear activation, using rnn inner loop last output 
    return tf.matmul(outputs[-1], weights['out']) + biases['out'] 

def cell():   
    return rnn.BasicLSTMCell(n_hidden,forget_bias=0.1) 

pred = RNN(x, weights, biases) 

しかし、あなたはそれは理にかなっていることを確認する必要がありますは、次元ごとに変数を共有します。それ以外の場合は失敗します。この場合、すべてのLSTM入力が同じサイズであることを確認するために、LSTMセルの前に追加のレイヤーを追加しました。

Answer 2

、あなたは素敵な説明があり、このReuse Reusing Variable of LSTM in Tensorflowポストに従うことができます。