如何使用共享变量简化Tensorboard图？

Question

我正在使用Tensorflow的cifar10模型。我对训练和评估管道使用inference函数并共享其中的所有变量。我的Tensorboard图形可视化在图片中看起来像。

conv1 -> conv1_1范围内两个主要列（例如inference）之间的箭头有望反映所有conv1变量都是共享的。

同时，节点conv1_1不存在于代码中。看起来它是从conv1复制来为我的两个输入分开管​​道。

我的问题是图中所有*_1个节点的确切含义是什么？当我使用不同的输入时，Tensorflow中的范围和函数是否会被复制？ 主要问题是：有没有办法在图形可视化中隐藏*_1个节点，因为它们令人困惑和混乱。

Answer 1

GitHub上存在一个问题（仍处于打开状态），其解决方法为https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/9545

from tensorflow.python.ops import variable_scope as var_scope

def simple_variable_scope(name_or_scope, reuse=None):
  """Creates a variable scope without also creating a name scope."""
  return var_scope.variable_scope(name_or_scope, reuse=reuse,
                                  auxiliary_name_scope=False)