Question

我无法理解函数中的变量重用行为。代码是：

def fa(y):
    x = tf.get_variable("x", initializer=tf.constant([3, 4, 5])) #without reusing
    x = tf.scatter_add(x,[0,2],y) #fine updating x
    return x

def fb():
    x = tf.get_variable("x", initializer=tf.constant([3, 4, 5]))
    x = x.assign([1,2,3])
    return x

with tf.Graph().as_default(),tf.device('/cpu:0'):
    with tf.variable_scope('ns1',reuse=False):
        stepa = fa([1,1])
#         stepb = fb() #would cause an error

    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        print('fa',sess.run(stepa))
        print('fa',sess.run(stepa))
        print('fa',sess.run(stepa))

        print('init')
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        print('fa',sess.run(stepa))
        print('fa',sess.run(stepa))
#         print('fb',sess.run(stepb))
#         print('fb',sess.run(stepb))
        print('fa',sess.run(stepa))

因此函数fa被调用3次，更新x。 在相同的函数fa中，get_variable似乎重用了变量x ，但在不同的函数fb中，get_variable'x'会导致错误。为什么？谢谢你的帮助！

Answer 1

stepb = fb（）＃会导致错误

当您尝试创建图中已存在name的变量时，它会导致错误。此外，您不会重复使用已存在的变量。

如果要重用名称中存在的变量，可以使用以下修复

with tf.variable_scope('ns1',reuse=False):
    stepa = fa([1,1])
# reuse the variable named as ns1/x
with tf.variable_scope('ns1',reuse=True):
    stepb = fb()

函数内的get_variable

1 个答案: