python - TensorFlow:如何命名 tf.get_variable 的操作

Question

我的问题与此有关 Tensorflow: How to get a tensor by name?

我可以给操作命名。但实际上他们的名字不同。例如:

In [11]: with tf.variable_scope('test_scope') as scope:
    ...:     a = tf.get_variable('a',[1])
    ...:     b = tf.maximum(1,2, name='b')
    ...:     print a.name
    ...:     print b.name
    ...:     
    ...:     
    ...:     
test_scope/a:0
test_scope_1/b:0

In [12]: with tf.variable_scope('test_scope') as scope:
    ...:     scope.reuse_variables()
    ...:     a = tf.get_variable('a',[1])
    ...:     b = tf.maximum(1,2, name='b')
    ...:     print a.name
    ...:     print b.name
    ...:     
    ...:     
    ...:     
test_scope/a:0
test_scope_2/b:0

tf.get_variable 创建与我要求的名称完全相同的变量。操作向范围添加前缀。

我想为我的操作命名，以便我可以得到它。在我的例子中，我想在我的范围内使用 tf.get_variable('b') 获取 b。

我该怎么做？由于这个问题 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1325，我无法用 tf.Variable 做到这一点可能我需要将附加参数设置为变量范围或操作，或者以某种方式使用 tf.get_variable ？

Answer 1

我不同意@rvinas 的回答，你不需要创建一个变量来保存你想要检索的张量的值。您可以使用具有正确名称的 graph.get_tensor_by_name 来检索您的张量:

with tf.variable_scope('test_scope') as scope:
    a = tf.get_variable('a',[1])
    b = tf.maximum(1,2, name='b')

print a.name  # should print 'test_scope/a:0'
print b.name  # should print 'test_scope/b:0'

---

现在您想重新创建相同的范围并取回 a 和 b。
对于 b，您甚至不需要在范围内，您只需要 b 的确切名称即可。

with tf.variable_scope('test_scope') as scope:
    scope.reuse_variables()
    a2 = tf.get_variable('a', [1])

graph = tf.get_default_graph()
b2 = graph.get_tensor_by_name('test_scope/b:0')

assert a == a2
assert b == b2