Question

这是张量流中的代码，我已经定义了一个Bi-LSTM，对于某个任务，我需要遍历我的图形。虽然我在Scope Variable中设置了reuse = True，但它产生了代码下面提到的错误。

for run in range(0, 2):


   with tf.variable_scope("LSTM", reuse= True) as scope:

     def LSTM(input_data):



        LSTM_cell_fw= tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units= hidden_size)
        LSTM_cell_bw= tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units= hidden_size)          
        output, states = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(LSTM_cell_fw, LSTM_cell_bw, inputs= input_data, dtype=tf.float32)
        output_1= output[0]
        output_2= output[1]
        output_1= output_1[-1, -1, :]
        output_1= tf.reshape(output_1, shape= (1, hidden_size))
        output_2= output_2[-1, -1, :]
        output_2= tf.reshape(output_2, shape= (1, hidden_size))
        fin_output= tf.concat((output_1, output_2), axis=1)

        return fin_output

，错误是：ValueError：变量bidirectional_rnn / fw / basic_lstm_cell / kernel已经存在，不允许。你的意思是在VarScope中设置reuse = True吗？最初定义于：

LSTM中的文件“alpha-rep.py”，第65行 output，states = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn（LSTM_cell_fw，LSTM_cell_bw，inputs = input_data，dtype = tf.float32）文件“alpha-rep.py”，第77行，in out = LSTM（input_data）

Answer 1

要重复使用首先必须定义的变量，只有在此之后才能重复使用。

定义用于定义变量的函数：

def LSTM(input_data):
    LSTM_cell_fw= tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units= hidden_size)
    LSTM_cell_bw= tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units= hidden_size)          
    output, states = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(LSTM_cell_fw, LSTM_cell_bw, inputs= input_data, dtype=tf.float32)
    output_1= output[0]
    output_2= output[1]
    output_1= output_1[-1, -1, :]
    output_1= tf.reshape(output_1, shape= (1, hidden_size))
    output_2= output_2[-1, -1, :]
    output_2= tf.reshape(output_2, shape= (1, hidden_size))
    return tf.concat((output_1, output_2), axis=1)

然后第一次调用它来定义变量并将其置于所需的范围内：

with tf.variable_scope("LSTM", reuse=False) as scope:
    first = LSTM(your_input_here)

现在，您可以在同一范围内定义其他图层，重复使用已定义的变量：

with tf.variable_scope("LSTM", reuse=True) as scope:
    second = LSTM(your_other_input_here)

TensorFlow重用可变范围

1 个答案: