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tensorflow - 关于 tf.variable_scope(_DECODER_SCOPE, _DECODER_SCOPE, ...)

问题描述

在这个程序中，有一个代码段

with tf.variable_scope(_DECODER_SCOPE, _DECODER_SCOPE, [features]):
        feature_list = feature_extractor.networks_to_feature_maps[
            model_variant][feature_extractor.DECODER_END_POINTS]
        if feature_list is None:
          tf.logging.info('Not found any decoder end points.')
          return features
        else:

我不清楚如何理解tf.variable_scope带有这三个参数的 the，它是做什么用的，为什么我们_DECODER_SCOPE在参数列表中需要两个？

标签： tensorflow

解决方案

第二个参数variable_scope是一个“默认”名称，它是唯一的（通过附加一个数字）。但它只在第一个参数是时使用None，所以我相信这行相当于：

with tf.variable_scope('decoder', values=[features]):

即variable_scope用名字打开一个'decoder'。此答案中解释了to的values论点。variable_scope

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