Tensorflow变量范围：如果变量存在则重用

Question

我想要一段代码，如果它不存在，则在范围内创建一个变量，如果它已经存在，则访问该变量。我需要它是 相同的 代码，因为它将被多次调用。

但是，Tensorflow需要我指定是要创建还是重用该变量，如下所示：

with tf.variable_scope("foo"): #create the first time
    v = tf.get_variable("v", [1])

with tf.variable_scope("foo", reuse=True): #reuse the second time
    v = tf.get_variable("v", [1])

我怎样才能弄清楚是自动创建还是重用它？即，我希望以上两个代码块 相同， 并运行程序。

Answer 1

创建新变量且未声明形状时，或在变量创建过程中违反重用时，ValueError将引发A。get_variable()因此，您可以尝试以下操作：

def get_scope_variable(scope_name, var, shape=None):
    with tf.variable_scope(scope_name) as scope:
        try:
            v = tf.get_variable(var, shape)
        except ValueError:
            scope.reuse_variables()
            v = tf.get_variable(var)
    return v

v1 = get_scope_variable('foo', 'v', [1])
v2 = get_scope_variable('foo', 'v')
assert v1 == v2

请注意，以下内容也适用：

v1 = get_scope_variable('foo', 'v', [1])
v2 = get_scope_variable('foo', 'v', [1])
assert v1 == v2

---

更新。 新的API现在支持自动重用：

def get_scope_variable(scope, var, shape=None):
    with tf.variable_scope(scope, reuse=tf.AUTO_REUSE):
        v = tf.get_variable(var, shape)
    return v