python-3.x - jupyter中的Tensorflow：变量已经存在

Question

以下是“使用 Scikit Learn 和 Tensorflow 进行动手机器学习”示例中的部分神经网络代码，可以按预期工作：

with tf.name_scope("dnn"):
    hidden1 = fully_connected(X, n_hidden1, activation_fn=leaky_relu, scope="hidden1")
    hidden2 = fully_connected(hidden1, n_hidden2, activation_fn=leaky_relu, scope="hidden2")
    logits = fully_connected(hidden3, n_outputs, activation_fn=None, scope="outputs")
with tf.name_scope("loss"):
    xentropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,
                                                          logits=logits)
    loss = tf.reduce_mean(xentropy, name="loss")

但是，如果我只是重新运行 Jupyter 单元，我会收到以下错误。这意味着我无法进行更改，例如添加另一个隐藏层。

ValueError: Variable hidden1/weights already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope?

我尝试了 tf.reset_default_graph()，但只有重置整个 Jupyter 笔记本才能解决此问题。这个错误的最佳解决方法是什么，以便我可以对神经网络进行更改？

标签： python-3.xtensorflow

Answer 1

您是否尝试过为每一层简单地设置reuse=True？重用：布尔值，是否重用前一层的同名权重。 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/dense

对我来说似乎是一个有效的选择。