如何在第一次批处理迭代后一次设置TensorFlow常数或变量，然后在以后重用此变量

Question

我想创建一个正则化器，在这里我需要为未经训练的网络计算指标。在培训期间，我想将此初始指标值与当前指标值进行比较。 有没有办法做到这一点？

非常感谢您！

编辑

我不确定这是否能解决问题。它可以运行，但是我不确定它是否确实在按照我的期望做...

        with tf.variable_scope("metric", reuse=tf.AUTO_REUSE) as scope:
            try:
                first_metric = tf.get_variable('metric')
            except Exception:
                first_metric = tf.get_variable('metric', metric.shape)
                first_metric.assign(metric)