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"クリーン"なコードを書こうとしています。TensorFlow:初期化されていない変数を変数スコープで初期化し、再利用する方法はありますか?
try:
with scope('my scope'):
var = tf.get_variable('v', reuse=True)
except ValueError:
with scope('my scope'):
var = tf.get_variable('v', reuse=False)
しかし、それは動作するようには思えない。私は何をしたい私はこれをやってみました
if(var exists)
var = tf.get_variable(...)
else
var = init_var
のtry-除いて、それほどのようなものです。 私はオンラインでサンプルを探しましたが、私が解決しようとしているケースに近いものは見つかりませんでした。これは、ほとんどすべての変数が異なるスコープにある大規模なネットワークを使い分けることです。
私はTensorFlow部分については知らないが、私はあなたが変数かどうかを確認したい場合は、例外が '(代わりにValueError'を送出'の)NameError'されるべきだと思います存在するか否かを判断する。 –