TensorFlow、変数weightes/layer1は既に存在し、許可されていません

Question

TensorFlowを使用していて、変数の再利用の問題に関するエラーが発生しました。次のように私のコードは次のとおりです。私は、コードを実行しようとした

INPUT_NODE = 3000 
OUTPUT_NODE = 20 
LAYER1_NODE = 500 

def get_weight_variable(shape, regularizer): 
    weights = tf.get_variable(
      "weights", shape, 
      initializer = tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1)) 

    if regularizer != None: 
     tf.add_to_collection('losses', regularizer(weights)) 
    return weights 


def inference(input_tensor, regularizer): 
    with tf.variable_scope('layer1'): 
     weights = get_weight_variable(
       [INPUT_NODE, LAYER1_NODE], regularizer) 
     biases = tf.get_variable(
       "biases",[LAYER1_NODE], 
       initializer = tf.constant_initializer(0.0)) 
     layer1 = tf.nn.relu(tf.matmul(input_tensor,weights) + biases) 

    with tf.variable_scope('layer2'): 
     weights = get_weight_variable(
       [LAYER1_NODE, OUTPUT_NODE], regularizer) 
     biases = tf.get_variable(
       "biases",[OUTPUT_NODE], 
       initializer = tf.constant_initializer(0.0)) 
     layer2 = tf.matmul(layer1,weights) + biases 

    return layer2 

def train(): 
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, INPUT_NODE], name='x-input') 
    y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, OUTPUT_NODE], name='y-input') 

    regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(REGULARIZATION_RATE) 

    y = inference(x, regularizer) 

    #with other codes follows# 

def main(argv=None): 
    train() 

if __name__ == '__main__': 
    tf.app.run() 

は、エラーが発生します。私は、スタックオーバーフロー上の他の回答を確認

ValueError: Variable layer1/weights already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope? Originally defined at: 

。問題は、

with tf.variable_scope(): 

またはTensorFlowのバージョンの使用に関連しているようです。誰でもこの問題に対処できますか？どうもありがとう！

Answer 1

あなたは一部#with other codes follows#でinferenceを呼び出そう場合は、追加のパラメータreuse、このような何かする必要があります：

.... 

def inference(input_tensor, regularizer, reuse): 
    with tf.variable_scope('layer1', reuse = reuse): 
    .... 

def train(): 
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, INPUT_NODE], name='x-input') 
    y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, OUTPUT_NODE], name='y-input') 

    regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(REGULARIZATION_RATE) 

    y = inference(x, regularizer, False) 

    #with other codes follows# 

    z = inference(x, None, True) 

    .... 

スコープで変数を作成まず、時間と次の回あなたがそれを「再利用」。