Tensorflow VariableScope：original_name_scope與名稱

Question

在TensorFlow中， VariableScope類同時具有original_name_scope和name屬性。 它們之間有什么區別，何時應在另一個之上使用？ 我似乎找不到太多關於它們的文檔。

用例：我正在使用tf.get_collection(key, scope)方法。 它的第二個參數需要一個字符串，但是我的變量my_scope具有類型VariableScope 。 我都在嘗試

tf.get_collection(key, my_scope.name)

和

tf.get_collection(key, my_scope.original_scope_name)

。 兩者似乎都可行，但是我不確定哪個是“正確的”，以后也不會給我帶來麻煩。

Answer 1

foo.name返回范圍的名稱（字符串）。 在另一方面， foo.original_name_scope返回相同的字符串作為foo.name ，當范圍被重建時除外。 在這種情況下，所有子作用域都會根據需要附加一個_# ，以使對foo.original_name_scope所有調用都為foo.original_name_scope的每個實例返回唯一的內容。

例如，在此代碼中：

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)

退貨

a
a/
a/
a
a_1/

需要注意的是調用original_name_scope對應不同的作用域實例a返回不同的值。

大概可以通過它區分具有相同名稱的不同作用域實例。