使用tf.contrib.layers.convolution2d时共享参数

Question

我正在构建一个神经网络，它正在并行处理两组图像。我希望两列共享参数。这就是我的工作。

if( zend_hash_exists(Z_ARRVAL_P(return_value), "key", sizeof("key")) ){ //key exist }

这是正确的方法吗？在使用tf.contrib.layers.convolution2d类时，我无法找到如何正确执行此操作的示例。

Answer 1

这是不正确的，使它变成这样的函数：

def function(x, reuse):
  with tf.variable_scope(layer_name) as s:
    output = tf.contrib.layers.convolution2d(inputs = x, num_outputs = 10, kernel_size = [3, 3], 
                   stride = [1, 1], padding = 'VALID', reuse = reuse, scope = s)
    return output

output1 = function(image1, False)
output2 = function(image2, True)

现在，当使用不同的输入调用它时，将重复使用相同的权重。