访问具有绝对范围的变量

Question

我一直在调查tensorflow docs以某种方式使用绝对名称检索变量，而不是相对于现有范围的相对名称

像get_variable_absolute这样的东西会收到var的绝对路径（即：h1/Weights而不是Weights变量范围内的h1

这个问题的动机是对this problem的极度沮丧。

Answer 1

我从TensorFlow深入阅读tutorial on Sharing Variables后找到了答案。

假设：

• 您创建了一个变量＆＃39; Weights＆＃39;在范围＆＃39; h1＆＃39;
• 你在范围内＆＃39; foo＆＃39;
• 您想要检索变量＆＃39; h1 / Weights＆＃39;

为此，您需要保存使用tf.variable_scope('h1')创建的范围对象，以便在范围内使用它＆＃39; foo＆＃39;。

有些代码会更有说服力：

with tf.variable_scope('h1') as h1_scope:  # we save the scope object in h1_scope
  w = tf.get_variable('Weights', [])

with tf.variable_scope('foo'):
  with tf.variable_scope(h1_scope, reuse=True):  # get h1_scope back
    w2 = tf.get_variable('Weights')

assert w == w2

结论：当您使用其python对象传递范围，而不仅仅是其名称时，您可以退出当前范围。