Tensorflow，如何從數組中恢復變量？

Question

我用一個例子有變量，如

weights = { 
    # 5x5 conv, 1 input, 32 outputs 
    'wc1': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 32])), 
    # 5x5 conv, 32 inputs, 64 outputs 
    'wc2': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 64])), 
    # fully connected, 7*7*64 inputs, 1024 outputs 
    'wd1': tf.Variable(tf.random_normal([7*7*64, 1024])), 
    # 1024 inputs, 10 outputs (class prediction) 
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([1024, n_classes])) 
} 

biases = { 
    'bc1': tf.Variable(tf.random_normal([32])), 
    'bc2': tf.Variable(tf.random_normal([64])), 
    'bd1': tf.Variable(tf.random_normal([1024])), 
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes])) 
} 

，使我不能使用下面的代碼來恢復瓦爾

wc1 = tf.get_variables("weights[wc1]") 

那我該怎麼恢復變量使用tensorflow？

Answer 1

你只需

weights["wc1"] 

命令tf.get_variable以另一種方式用於對變量的引用，如果你想用它來恢復已經創建了一個變量，你需要在一個變量的作用域與​​，並使用張量流與變量相關聯的名稱，而不是python指針。例如：

with tf.variable_scope('var_scope'): 
    v = tf.Variable(5, shape=(), dtype=tf.float32, name='my_var') 

with tf.variable_scope('var_scope', reuse=True): 
    v_again = tf.get_variable(name='my_var', dtype=tf.float32) 

現在v和v_again都指向同一個tensorflow變量兩個Python變量。