tensorFlow ref variable tf.layers.conv2d

Question

मैं 2 वें परतों को समान वजन साझा करने की कोशिश कर रहा हूं, हालांकि, ऐसा लगता है कि एपीआई काम नहीं करता है।

import tensorflow as tf 

x = tf.random_normal(shape=[10, 32, 32, 3]) 

with tf.variable_scope('foo') as scope: 
    conv1 = tf.contrib.layers.conv2d(x, 3, [2, 2], padding='SAME', reuse=True, scope=scope) 
    print(conv1.name) 

    conv2 = tf.contrib.layers.conv2d(x, 3, [2, 2], padding='SAME', reuse=True, scope=scope) 
    print(conv2.name) 

यह

foo/foo/Relu:0 
foo/foo_1/Relu:0 

बाहर प्रिंट tf.contrib.layers.conv2d से tf.layers.conv2d को बदलने से समस्या का समाधान नहीं है।

यह tf.layers.conv2d के साथ एक ही समस्या है:

import tensorflow as tf 

x = tf.random_normal(shape=[10, 32, 32, 3]) 

conv1 = tf.layers.conv2d(x, 3, [2, 2], padding='SAME', reuse=None, name='conv') 
print(conv1.name) 
conv2 = tf.layers.conv2d(x, 3, [2, 2], padding='SAME', reuse=True, name='conv') 
print(conv2.name) 

देता

conv/BiasAdd:0 
conv_2/BiasAdd:0 

Answer 1

कोड आप ने लिखा में, चर दो घुमाव के परतों के बीच पुन: उपयोग मिलता है। इसे आज़माएं:

import tensorflow as tf 

x = tf.random_normal(shape=[10, 32, 32, 3]) 

conv1 = tf.layers.conv2d(x, 3, [2, 2], padding='SAME', reuse=None, name='conv') 

conv2 = tf.layers.conv2d(x, 3, [2, 2], padding='SAME', reuse=True, name='conv') 

print([x.name for x in tf.global_variables()]) 

# prints 
# [u'conv/kernel:0', u'conv/bias:0'] 

ध्यान दें कि केवल एक वजन और एक पूर्वाग्रह टेंसर बनाया गया है। भले ही वे वजन साझा करते हैं, परतें वास्तविक गणना साझा नहीं करती हैं। इसलिए आप संचालन के लिए दो अलग-अलग नाम देखते हैं।