Python tf.compat.v1.get_variable_scope用法及代码示例

返回当前变量范围。

用法

tf.compat.v1.get_variable_scope()

迁移到 TF2

警告：这个 API 是为 TensorFlow v1 设计的。继续阅读有关如何从该 API 迁移到本机 TensorFlow v2 等效项的详细信息。见TensorFlow v1 到 TensorFlow v2 迁移指南有关如何迁移其余代码的说明。

虽然它是一个遗留的compat.v1 api，但tf.compat.v1.get_variable 与即刻执行和tf.function 兼容

但是，要维护基于 variable-scope 的变量重用，您需要将其与 tf.compat.v1.keras.utils.track_tf1_style_variables 结合使用。 (尽管它会表现得好像总是将重用设置为 tf.compat.v1.AUTO_REUSE 。)

有关更多信息，请参阅迁移指南。

如果您只是尝试跟踪变量名称前缀而不控制基于 get_variable 的变量重用，则 TF2 等效项将使用 tf.name_scope 并捕获打开范围的输出(表示当前名称前缀)。

例如：

x = tf.name_scope('foo') as current_scope:
  ...