TensorFlow 重用变量作用域

Question

这是我在张量流中的代码，我已经定义了一个 Bi-LSTM，对于某个任务，我需要遍历我的图。虽然我在Scope Variable中设置了reuse=True，但它会产生代码下面提到的错误。

for run in range(0, 2):


   with tf.variable_scope("LSTM", reuse= True) as scope:

     def LSTM(input_data):



        LSTM_cell_fw= tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units= hidden_size)
        LSTM_cell_bw= tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units= hidden_size)          
        output, states = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(LSTM_cell_fw, LSTM_cell_bw, inputs= input_data, dtype=tf.float32)
        output_1= output[0]
        output_2= output[1]
        output_1= output_1[-1, -1, :]
        output_1= tf.reshape(output_1, shape= (1, hidden_size))
        output_2= output_2[-1, -1, :]
        output_2= tf.reshape(output_2, shape= (1, hidden_size))
        fin_output= tf.concat((output_1, output_2), axis=1)

        return fin_output

错误是：ValueError: 变量 bidirectional_rnn/fw/basic_lstm_cell/kernel 已经存在，不允许。您的意思是在 VarScope 中设置 reuse=True 吗？最初定义于：

文件“alpha-rep.py”，第 65 行，在 LSTM 中 输出，状态 = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn（LSTM_cell_fw，LSTM_cell_bw，输入= input_data，dtype=tf.float32） 文件“alpha-rep.py”，第 77 行，在 out= LSTM(input_data)

Answer 1

要重用一个变量，您首先必须定义它，然后才能重用它。

定义定义变量的函数：

def LSTM(input_data):
    LSTM_cell_fw= tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units= hidden_size)
    LSTM_cell_bw= tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units= hidden_size)          
    output, states = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(LSTM_cell_fw, LSTM_cell_bw, inputs= input_data, dtype=tf.float32)
    output_1= output[0]
    output_2= output[1]
    output_1= output_1[-1, -1, :]
    output_1= tf.reshape(output_1, shape= (1, hidden_size))
    output_2= output_2[-1, -1, :]
    output_2= tf.reshape(output_2, shape= (1, hidden_size))
    return tf.concat((output_1, output_2), axis=1)

然后第一次调用它来定义变量并将其放在所需的范围内：

with tf.variable_scope("LSTM", reuse=False) as scope:
    first = LSTM(your_input_here)

现在您可以在同一范围内定义其他层，重用已定义的变量：

with tf.variable_scope("LSTM", reuse=True) as scope:
    second = LSTM(your_other_input_here)