Tensorflow中共享变量之间的权重更新

Question

我通过使用重用属性在两个层之间共享权重，但我发现它实际上共享变量的初始值。优化程序会更新权重，但该更新不会反映在其他图层中。

with tf.variable_scope('conv1'): 
layer1 = conv2d(x,output_features=out_features,kernel_size=kernel_size,padding=padding,strides=strides)

with tf.variable_scope('conv1', reuse=True):
        layer1 = conv2d(x_shaped,output_features=out_features,kernel_size=kernel_size,padding=padding,strides=strides)

如何在两个图层上反映更新？

Answer 1

给conv2d一个名字。默认情况下，代码会找出一个名称，以便它不会重叠，这会导致创建2个不同的变量。

应该有一组变量。如果您看到两个，那么它们就不会被共享。

除此之外，您正确使用variable_scope。如果你想将它包装在一个你可以重用的函数中，还有tf.AUTO_REUSE。