Tensorflow VariableScope：original_name_scope与名称

Question

在TensorFlow中， VariableScope类同时具有original_name_scope和name属性。 它们之间有什么区别，何时应在另一个之上使用？ 我似乎找不到太多关于它们的文档。

用例：我正在使用tf.get_collection(key, scope)方法。 它的第二个参数需要一个字符串，但是我的变量my_scope具有类型VariableScope 。 我都在尝试

tf.get_collection(key, my_scope.name)

和

tf.get_collection(key, my_scope.original_scope_name)

。 两者似乎都可行，但是我不确定哪个是“正确的”，以后也不会给我带来麻烦。

Answer 1

foo.name返回范围的名称（字符串）。 在另一方面， foo.original_name_scope返回相同的字符串作为foo.name ，当范围被重建时除外。 在这种情况下，所有子作用域都会根据需要附加一个_# ，以使对foo.original_name_scope所有调用都为foo.original_name_scope的每个实例返回唯一的内容。

例如，在此代码中：

with tf.variable_scope('a') as a:
    print(a.name)
    print(a.original_name_scope)
    print(a.original_name_scope)

with tf.variable_scope('a') as b:
    print(b.name)
    print(b.original_name_scope)

退货

a
a/
a/
a
a_1/

需要注意的是调用original_name_scope对应不同的作用域实例a返回不同的值。

大概可以通过它区分具有相同名称的不同作用域实例。