Tensorflow: Jak uzyskać tensor po imieniu?

Question

Mam problemy z odzyskiwaniem tensora po imieniu, nawet nie wiem, czy to możliwe.

Mam funkcję, która tworzy mój wykres:

def create_structure(tf, x, input_size,dropout):  
with tf.variable_scope("scale_1") as scope: 
    W_S1_conv1 = deep_dive.weight_variable_scaling([7,7,3,64], name='W_S1_conv1') 
    b_S1_conv1 = deep_dive.bias_variable([64]) 
    S1_conv1 = tf.nn.relu(deep_dive.conv2d(x_image, W_S1_conv1,strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + b_S1_conv1, name="Scale1_first_relu") 
. 
. 
. 
return S3_conv1,regularizer 

Chcę uzyskać dostęp do zmiennej S1_conv1 poza tą funkcją. Próbowałem:

with tf.variable_scope('scale_1') as scope_conv: 
tf.get_variable_scope().reuse_variables() 
ft=tf.get_variable('Scale1_first_relu') 

Ale to daje mi błąd:

ValueError: Under-sharing: Zmienna scale_1/Scale1_first_relu nie istnieje, niedozwolone. Czy chcesz ustawić ponowne użycie = Brak w VarScope?

Ale to działa:

with tf.variable_scope('scale_1') as scope_conv: 
tf.get_variable_scope().reuse_variables() 
ft=tf.get_variable('W_S1_conv1') 

mogę obejść ten problem z

return S3_conv1,regularizer, S1_conv1 

ale nie chcę tego robić.

Myślę, że moim problemem jest to, że S1_conv1 nie jest zmienną, to tylko tensor. Czy istnieje sposób, aby zrobić to, co chcę?

Answer 1

Istnieje funkcja tf.Graph.get_tensor_by_name(). Na przykład:

import tensorflow as tf 

c = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]) 
d = tf.constant([[1.0, 1.0], [0.0, 1.0]]) 
e = tf.matmul(c, d, name='example') 

with tf.Session() as sess: 
    test = sess.run(e) 
    print e.name #example:0 
    test = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("example:0") 
    print test #Tensor("example:0", shape=(2, 2), dtype=float32) 

Answer 2

Wszystkie tensory mają nazwy ciągów, które można zobaczyć w następujący sposób

[tensor.name for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def().node] 

Gdy znasz nazwę można sprowadzić tensor korzystając <name>:0 (0 odnosi się do punktu końcowego, który jest nieco zbędny)

Na przykład jeśli zrobisz to

tf.constant(1)+tf.constant(2) 

mieć następujące nazwy Tensor

[u'Const', u'Const_1', u'add'] 

Więc można pobrać wyjście Ponadto jako

sess.run('add:0') 

Uwaga, jest to część nie jest częścią publicznych API. Automatycznie generowane nazwy tensorów napisów są szczegółami implementacji i mogą ulec zmianie.