python - 如何获取特定名称范围下的 tensorflow 变量？

Question

假设我们想要获取 tensorflow 变量的值，我们可以在 session 下运行它。

假设a = tf.Variable(...)

然后可以使用sess.run(a)获取它的值

但是如果有两个名称相同但名称范围不同的变量，如何获取各个变量的值？

with tf.name_scope("x"):
      a = tf.Variable(...)
with tf.name_scope("y"):
      a = tf.Variable(...)

那么如何分别获取x下的a和y下的a的值呢？ 如果我执行 sess.run(a)，我将在 name_scope y (最近的一个)下获得值

Answer 1

您可以查看变量的名称并通过范围/名称获取它们:

with tf.variable_scope("x"):
    a = tf.get_variable('a', initializer=1)

with tf.variable_scope("y"):
    a = tf.get_variable('a', initializer=2)

with tf.Session() as s:
    s.run(tf.global_variables_initializer())
    [print(var.op.name) for var in tf.global_variables()]
    res = s.run(['x/a:0', 'y/a:0'])
    print(res)

返回:

x/a
y/a
[1, 2]