如何在 Tensorflow 中创建超出当前范围的变量？答案

【问题标题】：How to create variable outside of current scope in Tensorflow?如何在 Tensorflow 中创建超出当前范围的变量？
【发布时间】：2018-07-16 23:32:22
【问题描述】：

例如我有这样的代码：

def test():
    v = tf.get_variable('test')  # => foo/test

with tf.variable_scope('foo'):
    test()

现在我想在 'foo' 范围之外创建一个变量：

def test():
    with tf.variable_scope('bar'):
        v = tf.get_variable('test')  # foo/bar/test

但它被放置为“foo/bar/test”。我应该在 test() 正文中做什么以将其放置为没有“foo”根的“bar/test”？

【问题讨论】：

标签： python variables tensorflow scope

【解决方案1】：

您可以通过提供现有范围的实例来清除当前变量范围。因此，为了实现这一目标，只需引用顶级变量范围并使用它：

top_scope = tf.get_variable_scope()   # top-level scope

def test():
  v = tf.get_variable('test', [1], dtype=tf.float32)
  print(v.name)

  with tf.variable_scope(top_scope):  # resets the current scope!
    # Can nest the scopes further, if needed
    w = tf.get_variable('test', [1], dtype=tf.float32)
    print(w.name)

with tf.variable_scope('foo'):
  test()

输出：

foo/test:0
test:0

【讨论】：

【解决方案2】：

tf.get_variable() 忽略 name_scope 但不忽略 variable_scope。如果你想获取'bar/test'，你可以尝试以下方法：

def test():
    with tf.variable_scope('bar'):
        v = tf.get_variable('test', [1], dtype=tf.float32)
        print(v.name)

with tf.name_scope('foo'):
    test()

完整的解释请参考这个答案：https://stackoverflow.com/a/37534656/8107620

一种解决方法是直接设置范围名称：

def test():
    tf.get_variable_scope()._name = ''
    with tf.variable_scope('bar'):
        v = tf.get_variable('test', [1])

【讨论】：

不幸的是，我只能更改 test() 正文。