如何使用共享变量简化 Tensorboard 图？

Posted 2023-03-27

【中文标题】如何使用共享变量简化 Tensorboard 图？

【英文标题】：How to simplify Tensorboard graph with shared variables?

【发布时间】：2016-06-24 08:13:34

【问题描述】：

我正在使用 Tensorflow 的 cifar10 模型。我将inference 函数用于训练和评估管道，并共享内部的所有变量。我的 Tensorboard 图形可视化如图所示。

inference 范围内两个主要列之间的箭头（例如 conv1 -> conv1_1）希望反映所有 conv1 变量是共享的。

同时，代码中不存在节点conv1_1。看起来它是从conv1 复制的，以分隔我的两个输入的管道。

我的问题是图中所有*_1 节点的确切含义是什么？当我将 Tensorflow 中的范围和函数用于不同的输入时，它们是否会被复制？ 主要问题：有没有办法在图形可视化中隐藏*_1 节点，因为它们令人困惑和混乱。

【参考方案1】：

GitHub 上存在一个问题（仍然存在），解决方法 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/9545

from tensorflow.python.ops import variable_scope as var_scope

def simple_variable_scope(name_or_scope, reuse=None):
  """Creates a variable scope without also creating a name scope."""
  return var_scope.variable_scope(name_or_scope, reuse=reuse,
                                  auxiliary_name_scope=False)

【讨论】：

是的，那个错误描述了完全相同的行为