TensorFlow - ネストされた変数のスコープ

Question

の行動は、私は、変数のスコープ内conv2d層を作成していますが、またのコンストラクタに明示的に別の変数のスコープ名を渡していますTensorFlow

with tf.variable_scope('scope'): 
    layer = slim.conv2d(input_tensor, 64, 7, 2, padding='SAME', scope='another_scope') 

を使用して書かれた次のPython 2スニペットを考えてみましょうconv2d層。

私の質問は以下のとおりです。変数layerの名前とする範囲は、この変数が定義されることになるだろう何

1. からscopeやanother_scopeを。
2. ユーザーがこのような変数を宣言できるようにするためのユースケースは何ですか？
3. TensorFlowでネストされた変数スコープを作成することはできますか？はいの場合、どのように動作しますか？
4. スコープanother_scopeが作成されていない場合、TensorFlowはこれを独自に作成しますか？

ありがとう！

Answer 1

したがって、変数layerのフルスコープはscope/another_scopeになります。私には、スコープ引数を提供しているので、実行するための略語として機能するように思われます。

with tf.variable_scope('scope'): 
    with tf.variable_scope('another_scope'): 
     layer = slim.conv2d(input_tensor, 64, 7, 2, padding='SAME')