Tensorflow tf.get_variable（）索引

Question

下午好。 我继续研究tensorflow，现在停留在重用变量“W”的问题上 以下是代码段：http://pastebin.com/VZETt2ud

我想避免硬编码并从恢复的模型中获取值（而不是10 - get_value（）等）。 我在这里读过几个帖子，但到处都只需要整个变量。但是，我不明白如何正确获取，例如，从这里获取数字784：

W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]), name = "W")

我试过了：

idx = tf.constant([0])
temp_var = tf.get_variable("W") 
size_1 = tf.gather(temp_var, idx)

这种方法给了我这个错误： “必须完全定义新变量（W）的形状，但不知道。”

（同样，我避免使用硬编码，不能像[编号，数字]那样写出形状）

我改变了变量的范围，认为它与范围有关，添加了这些行：

with tf.variable_scope("my"):

和

with tf.variable_scope("my"):
tf.get_variable_scope().reuse_variables()

但是犯了这个错误： “ValueError：变量my / W不存在，或者不是用tf.get_variable（）创建的。你是不是想在VarScope中设置reuse = None？” 设置reuse = None后，我仍然遇到同样的问题。

你会这么善良，并建议我如何在这段代码中通过索引获取值？

Answer 1

您还需要使用get_variable为第一次访问创建变量。对于后者，您需要设置reuse = True。 像下面这样的东西应该有效：

W = tf.get_variable("W", initializer=tf.zeros([784, 10], dtype=YOUR_DTYPE)
...
temp_var = tf.get_variable("W", reuse=True)
tf.gather(...)