使用 TensorFlow 1.14 命名模型中的变量

Question

如果您不这样做，TensorFlow1.14 似乎会自动按顺序命名模型中的变量。例如：

Conv_1/weights:0
Conv_1/biases:0
BatchNorm_1/beta:0
Conv_2/weights:0
Conv_2/biases:0
BatchNorm_2/beta:0
Conv_3/weights:0
Conv_3/biases:0
BatchNorm_3/beta:0

我希望保留这些并添加一个头"net1"，像这样：

net1/Conv_1/weights:0
net1/Conv_1/biases:0
net1/BatchNorm_1/beta:0

然后，我需要用不同的名称初始化相同的体系结构，例如：

net2/Conv_1/weights:0
net2/Conv_1/biases:0
net2/BatchNorm_1/beta:0

但是，我不能简单地改变每一层的范围来实现这一点。

Answer 1

在网络定义之前使用 tf.variable_scope("net1") 而不是 tf.name_scope("net1")。希望能帮到更多人。

使用 TensorFlow 1.14 命名模型中的变量

Name variables in a model using TensorFlow 1.14

python

scope

tensorflow