tf.layers.conv2dでTensorFlowを再利用する変数

Question

2つのconvレイヤーを同じウェイトで共有しようとしていますが、APIが動作しないようです。

import tensorflow as tf 

x = tf.random_normal(shape=[10, 32, 32, 3]) 

with tf.variable_scope('foo') as scope: 
    conv1 = tf.contrib.layers.conv2d(x, 3, [2, 2], padding='SAME', reuse=True, scope=scope) 
    print(conv1.name) 

    conv2 = tf.contrib.layers.conv2d(x, 3, [2, 2], padding='SAME', reuse=True, scope=scope) 
    print(conv2.name) 

それは問題を解決していませんtf.contrib.layers.conv2dからtf.layers.conv2dに変更

foo/foo/Relu:0 
foo/foo_1/Relu:0 

出力します。

それはtf.layers.conv2dと同じ問題を抱えている：

import tensorflow as tf 

x = tf.random_normal(shape=[10, 32, 32, 3]) 

conv1 = tf.layers.conv2d(x, 3, [2, 2], padding='SAME', reuse=None, name='conv') 
print(conv1.name) 
conv2 = tf.layers.conv2d(x, 3, [2, 2], padding='SAME', reuse=True, name='conv') 
print(conv2.name) 

は、あなたが書いたコードでは

conv/BiasAdd:0 
conv_2/BiasAdd:0 

Answer 1

を与え、変数が2つの畳み込み層の間に再利用されますか。これを試してみてください：

import tensorflow as tf 

x = tf.random_normal(shape=[10, 32, 32, 3]) 

conv1 = tf.layers.conv2d(x, 3, [2, 2], padding='SAME', reuse=None, name='conv') 

conv2 = tf.layers.conv2d(x, 3, [2, 2], padding='SAME', reuse=True, name='conv') 

print([x.name for x in tf.global_variables()]) 

# prints 
# [u'conv/kernel:0', u'conv/bias:0'] 

1つの重みと1つのバイアステンソルしか作成されていません。たとえ彼らが重みを共有しても、層は実際の計算を共有しません。したがって、操作の2つの異なる名前が表示されます。