scope.reuse_variables（）与重新创建范围不同吗？

Question

我想在第一次调用时为RBM创建模型权重，然后再使用它们。我尝试了两种方法：

1. 使用scope.reuse_variables（）：

   with tf.variable_scope("RBM_1") as scope:
       rbm = self.train_rbm(v, num_train, num_units)
       scope.reuse_variables()
       rbm_stack.append(rbm)
       v_data = rbm.sample_h_given_v(v_data)
       v = Dataset(v_data)
   

但是，当我稍后尝试重用在“ RBM_1”范围下定义的变量时，

var = tf.get_variable("RBM_1/W")

我收到ValueError：变量RBM_1 / W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”？

1. 通过重新创建范围：

   with tf.variable_scope("RBM_1") as scope:
           rbm = self.train_rbm(v, num_train, num_units)
           rbm_stack.append(rbm)
           v_data = rbm.sample_h_given_v(v_data)
           v = Dataset(v_data)
   
   with tf.variable_scope("RBM_1", reuse=True):
           var = tf.get_variable("W")
   

，这很好。我的问题是，第一种方法为什么不起作用？我也尝试在第一种方法中传递参数复用= tf.AUTO_REUSE，但是即使这样也没有用。

谢谢！