ValueError：変数の重みが存在しないか、tf.get_variable（）で作成されていません。 VarScopeでreuse = Noneを設定することを意味しましたか？

Question

tf.Variableを使用してテンソルフローコードを実行できますが、tf.get_variableははるかに効率的です。上記のエラーは、次のコードによって生成されます。

w = tf.get_variable(name='weights', 
       shape=filter_shape, 
       initializer=tf.random_normal_initializer(0., 0.01)) 
    b = tf.get_variable(name='biases', 
         shape=filter_shape[-1], 
         initializer=tf.constant_initializer(0.)) 

この理由はわかりません。何か案は？

Answer 1

tf.get_variableは、変数の共有を有効にするために可変スコープで動作します。 how to share variablesの説明は次のとおりです。

具体的には、次のフレームワークを使用して変数の初期化と変数のフェッチを分離する傾向があります。

def initialize_variables(scope_name, shape): 
'''initialize variables within variable scope_name.''' 
    with tf.variable_scope(scope_name, reuse=None) as scope: 
     w = tf.get_variable("weight", shape, initializer = random_normal_initializer(0., 0.01))) 
     b = tf.get_variable("biase", shape[-1], initializer = tf.constant_initializer(0.0)) 
     scope.reuse_variables() 

def fetch_variables(scope_name): 
    '''fetch variables within variable scope_name''' 
    with tf.variable_scope(scope_name, reuse=True): 
     w = tf.get_variable("weight") 
     b = tf.get_variable("biase") 
     return w, b 

initialize_variables機能でreuse=None設定が与えられたinitializer設定に基づいてwとb再作成を行いますので注意してください。 fetch_variablesでは、reuse=True設定で変数の共有が有効になります。