概述

在tensorflow中，为了 节约变量存储空间 ，我们常常需要通过共享 变量作用域(variable_scope) 来实现 共享变量 。

大家比较常用也比较笨的一种方法是，在重复使用（即 非第一次使用）时，设置 reuse=True 来 再次调用 该共享变量作用域（variable_scope）。但是这种方法太繁琐了。

注意：reuse=tf.AUTO_REUSE要慎用，博主自己就踩过坑（debug了半天最后发现问题处在这。运行的时候不报错，每次给你偷偷重新初始化这部分的参数。。。）

有两种 更简洁 的方法来一次性对variable_scope进行reuse，现将代码模板总结如下：

方法一：

使用 tf.Variable_scope(..., reuse=tf.AUTO_REUSE)。

模板：

# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf

def func(...):
    with tf.variable_scope(name_or_scope='', reuse=tf.AUTO_REUSE):    ### 改动部分 ###
        pass

def main():
    with tf.Graph().as_default():
        pass
        for _ in xrange(5):
            output = func(...)
            with tf.Session() as sess:
                sess.run(tf.global_variables_initializer())
                pass
                _output = sess.run(func(), feed_dict=...)
                pass

if __name__ == "__main__":
    main()

应用示例：

# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf

def func(in_put, in_channel, out_channel):
    with tf.variable_scope(name_or_scope='', reuse=tf.AUTO_REUSE):    ### 改动部分 ###
        weights = tf.get_variable(name="weights", shape=[2, 2, in_channel, out_channel],
                                  initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d())
        convolution = tf.nn.conv2d(input=in_put, filter=weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding="SAME")
    return convolution


def main():
    with tf.Graph().as_default():
        input_x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[1, 4, 4, 1])

        for _ in xrange(5):
            output = func(input_x, 1, 1)
            with tf.Session() as sess:
                sess.run(tf.global_variables_initializer())
                import numpy as np
                _output = sess.run([output], feed_dict={input_x:np.random.uniform(low=0, high=255, size=[1, 4, 4, 1])})
                print _output

if __name__ == "__main__":
    main()

方法二：

通过 from tensorflow.python.ops import variable_scope as vs来导入操作。

模板：

# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf

from tensorflow.python.ops import variable_scope as vs    ### 改动部分 ###

def func(..., reuse=False):    ### 改动部分 ###

    if reuse:                                        ### 改动部分 ###
        vs.get_variable_scope().reuse_variables()    ### 改动部分 ###

    pass
    return output


def main():
    with tf.Graph().as_default():
        pass
        for _ in xrange(5):
            output = func(..., reuse=(_!=0))    ### 改动部分 ###
            with tf.Session() as sess:
                sess.run(tf.global_variables_initializer())
                pass
                _output = sess.run(output, feed_dict=...)
                pass

if __name__ == "__main__":
    main()

应用示例：

# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf

from tensorflow.python.ops import variable_scope as vs    ### 改动部分 ###

def func(in_put, in_channel, out_channel, reuse=False):    ### 改动部分 ###

    if reuse:                                        ### 改动部分 ###
        vs.get_variable_scope().reuse_variables()    ### 改动部分 ###

    weights = tf.get_variable(name="weights", shape=[2, 2, in_channel, out_channel],
                              initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d())
    output = tf.nn.conv2d(input=in_put, filter=weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding="SAME")
    return output


def main():
    with tf.Graph().as_default():
        input_x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[1, 4, 4, 1])

        for _ in xrange(5):
            output = func(input_x, 1, 1, reuse=(_!=0))    ### 改动部分 ###
            with tf.Session() as sess:
                sess.run(tf.global_variables_initializer())
                import numpy as np
                _output = sess.run(output, feed_dict={input_x:np.random.uniform(low=0, high=255, size=[1, 4, 4, 1])})
                print _output

if __name__ == "__main__":
    main()