具有全连接层Vs的Tensorflow while_loop。呼吁多次

Question

在尝试定义RNN op时遇到了一些奇怪的事情，想寻求帮助。 循环是这样的：

_, outputs, _ = tf.while_loop(
    cond=lambda time_step, *_: time_step < steps,
    body=b,
    loop_vars=(time_step, outputs, state))

并且主体使用softmax层，该层在范围“ caption_rnn”内包含tf.contrib.layers.fully_connected层，并将重用设置为false。

当我运行while_loop时，一切都很好。 但是，我想知道：

1. 因为我将重用设置为false，并且在while_loop主体中多次调用了该层。为什么这样可以没事？

2. 与此同时，我尝试用多个调用替换while_loop，如下所示：

   time_step，输出，状态= b（time_step，输出，状态）   time_step，输出，状态= b（time_step，输出，状态）   time_step，输出，状态= b（time_step，输出，状态）

   这样，我确实出现了错误：

     

   ValueError：变量caption_rnn / weights已经存在，不允许使用。   您是要在VarScope中设置“ reuse = True”还是“ reuse = tf.AUTO_REUSE”？   最初定义在：.....

有人可以告诉我这里发生了什么吗？非常感谢你！