python - 我们应该如何处理name_scope的自动增量？

Question

def foo():
    with tf.Session() as sess:
        with tf.name_scope("foo") as abso:
            print(abso)

for i in range(10):
    foo()

这是测试 tf 的 name_scope 的简单代码。该代码段的输出是

foo/
foo_1/
foo_2/
foo_3/
foo_4/
foo_5/
foo_6/
foo_7/
foo_8/
foo_9/

哪条代码的输出都是foo/？

当我想让我的 tf 模型成为 web 应用程序时，这是一个问题。应用程序可以正确处理第一个请求。但是，当涉及第二个或更高版本的请求时，它会尝试使用另一个 name_scope(例如 foo_1)加载图表以及所有变量，这会导致 fatal error 错误。

Answer 1

您可以存储由 tf.name_scope 方法创建的范围并重用它。例如:

scope = "foo"
def foo():
    global scope
    with tf.Session() as sess:
        with tf.name_scope(scope) as scope:
            print(scope)
for i in range(10):
    foo()

将打印

foo/
foo/
foo/
foo/
foo/
foo/
foo/
foo/
foo/
foo/