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Supoose 我有两个模型 foo
和 bar
。假设 bar
已预训练并加载。我想定义 foo 的成本函数,如以下代码中粗略地描绘的那样(它实际上是一个自动编码器)。请注意,这是重现我的问题的最小示例,因此它们在数学上没有意义。
import tensorflow as tf
def foo(X):
with tf.variable_scope("foo"):
A = tf.get_variable("A",shape=[1])
return tf.add(X,A)
def bar(X):
with tf.variable_scope("bar"):
B = tf.get_variable("B",shape=[1])
return tf.multiply(X,B)
X = tf.placeholder("float")
X_prime = foo(X)
Y = bar(X)
tf.get_variable_scope().reuse_variables()
Y_prime = bar(X_prime)
#foo(X) is manipulated with some other terms, but the point is foo is called again
cost = foo(X) + tf.pow(Y-Y_prime,2)
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(cost)
如果我运行脚本(TF 版本 1.0),我会收到以下错误:
ValueError: Variable foo/A/Adam/ does not exist, or was not created with tf.get_variable(). Did you mean to set reuse=None in VarScope?
但是,GradientDescentOptimizer
不会发生这种情况。任何解释和指示将不胜感激。
最佳答案
您的ValueError是由于在variable_scope.reuse==True中创建新变量引起的。
当您调用 Adam 的最小化函数时,变量是由 Adam 创建的,用于保存图中每个可训练变量的动量。
您已将reuse设置为True,因此默认的variable_scope.reuse==True。一旦将其设置为 True,重用状态就无法永远变回 False。然后,Adam 在状态reuse==True 下创建变量,这会引发错误。
解决方案是当设置variable_scope.reuse=True时,在图的默认作用域下添加一个子作用域,那么默认的scope.reuse仍然是False,而Adam.minimize会起作用,如下:
import tensorflow as tf
def foo(X):
with tf.variable_scope("foo"):
A = tf.get_variable("A",shape=[1])
return tf.add(X,A)
def bar(X):
with tf.variable_scope("bar"):
B = tf.get_variable("B",shape=[1])
return tf.multiply(X,B)
X = tf.placeholder("float")
with tf.variable_scope("for_reuse_scope"):
X_prime = foo(X)
Y = bar(X)
tf.get_variable_scope().reuse_variables()
Y_prime = bar(X_prime)
#foo(X) is manipulated with some other terms, but the point is foo is called again
cost = foo(X) + tf.pow(Y-Y_prime,2)
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(cost)
关于python - 使用优化器时,variable_scope 会导致 'variable does not exist',我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42603702/
for /f "tokens=*" %%a in ('find /v ":" "%appdata%\gamelauncher\options.txt" ^| find "menu=a"') do (
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!