TensorFlow - 獲取張量的變量範圍？

Question

如果我有張量的參考，有沒有辦法確定張量的變量範圍？張量的.name應該包含變量作用域名稱，但是手動解析這個看起來有點像一個黑客的解決方法。有沒有更強大的方法來找到變量範圍？謝謝！

Answer 1

名稱範圍是一個有用的意思，用給定名稱作爲範圍中的張量和運算符的前綴，但它不是唯一的，甚至不是必需的。考慮到具有相同名稱的

with tf.variable_scope('foo'): 
    x = tf.zeros((), name='bar') 

和

x = tf.zeros((), name='foo/bar') 

結果x。

可變範圍甚至可以被連接起來：

with tf.variable_scope('foo'): 
    with tf.variable_scope('bar'): 
     x = tf.zeros((), name='qux') 

如此發言的「該」的x可變範圍具有更少感。

但請注意，這些名稱的路徑性質使其適用於os.path（即使在Windows上）。例如，要獲得張量名稱的「路徑」部分（可能是您要查找的「變量範圍」），您可以使用

os.path.split(x.name)[0]