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予想通り、次の作品は:既存のテンソルフローを作る方法variable_scopeはopsに適用されますか?
import tensorflow as tf
with tf.variable_scope('layer123'):
v = tf.get_variable('v', [], initializer=tf.constant_initializer(3., tf.float32))
w = v * 2
print(v.name) # Prints layer123/v:0
print(w.name) # Prints layer123/mul:0
しかし、私が代わりに次の試してみてください。ここでは
with tf.variable_scope('layer123'):
v = tf.get_variable('v', [], initializer=tf.constant_initializer(3., tf.float32))
# There might be some code here (perhaps even a different function), but not necessarily
with tf.variable_scope('layer123'):
w = v * 2
print(v.name) # Prints layer123/v:0
print(w.name) # Prints layer123_1/mul:0
を、変数w
生活layer123_1
新しいvariable_scope
名前の自動インチこの現象を防ぐにはどうしたらいいですか? 2番目のwith
ステートメントでreuse=True
を設定しても、期待どおりには役に立ちませんでした。
私はw.name == 'layer123/mul:0'
を持ちたいと思っています。特に、掛け算がすぐ後で定義されていない(つまり、スコープを終了しない)場合、変数v
が定義されています。
ありがとうございます!