python - TensorFlow 变量范围 : reuse if variable exists

Question

我想要一段代码，如果它不存在，则在范围内创建一个变量，如果它已经存在，则访问该变量。我需要它是 same 代码，因为它将被多次调用。

但是，Tensorflow 需要我指定是要创建还是重用变量，如下所示:

with tf.variable_scope("foo"): #create the first time
    v = tf.get_variable("v", [1])

with tf.variable_scope("foo", reuse=True): #reuse the second time
    v = tf.get_variable("v", [1])

如何让它确定是自动创建还是重用它？即，我希望上面的两个代码块是 same 并让程序运行。

Answer 1

get_variable() 在创建新变量且未声明形状时，或在创建变量期间违反重用时会引发 ValueError。因此，你可以试试这个:

def get_scope_variable(scope_name, var, shape=None):
    with tf.variable_scope(scope_name) as scope:
        try:
            v = tf.get_variable(var, shape)
        except ValueError:
            scope.reuse_variables()
            v = tf.get_variable(var)
    return v

v1 = get_scope_variable('foo', 'v', [1])
v2 = get_scope_variable('foo', 'v')
assert v1 == v2

请注意，以下内容也有效:

v1 = get_scope_variable('foo', 'v', [1])
v2 = get_scope_variable('foo', 'v', [1])
assert v1 == v2

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更新。新的 API 现在支持自动重用:

def get_scope_variable(scope, var, shape=None):
    with tf.variable_scope(scope, reuse=tf.AUTO_REUSE):
        v = tf.get_variable(var, shape)
    return v