Python 3.x 如何在tensorflow的根作用域中获取或创建变量？

我在写函数，它创建了一些神经网络块。每个函数都从

with tf.variable_scope(name):

因此，它使用一些命名范围创建所有节点

但有时我需要根范围中的变量，比如

is\u training

variable，以便在不同的块中不时使用它

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那么，如何在某些嵌套范围内访问/创建此变量呢？

这里有一种方法来处理此问题。您可以在一个地方初始化所有要在其他作用域中使用的变量，如变量字典

根据Tensorflow网站

共享变量的一种常见方法是在单独的代码段中创建它们，并将它们传递给使用它们的函数。例如，使用字典：

。。。。

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可能还有其他方法（如创建类等），但这应该可以解决您的基本问题

我面临着同样的问题，目前正在使用一种“肮脏”的解决方案

带有tf.variable\u scope（name\u或\u scope）函数的

不仅接受类型为
str
的
name
，还接受类型为
VariableScope
的
scope

下面的代码显示了技巧：

root_scope = tf.get_variable_scope()

with tf.variable_scope(root_scope):
    x0 = tf.get_variable('x', [])
with tf.variable_scope(root_scope, reuse=True):
    x1 = tf.get_variable('x', [])
with tf.variable_scope('scope_1'):
    x2 = tf.get_variable('x', [])
    with tf.variable_scope(root_scope):
        y = tf.get_variable('y', [])
print('x0:', x0)
print('x1:', x1)
print('x2:', x2)
print('y:', y)

产出是：

x0: <tf.Variable 'x:0' shape=() dtype=float32_ref>
x1: <tf.Variable 'x:0' shape=() dtype=float32_ref>
x2: <tf.Variable 'scope_1/x:0' shape=() dtype=float32_ref>
y: <tf.Variable 'y:0' shape=() dtype=float32_ref>

x0:
x1:
x2：
y:

通过这种方式，您可以共享根范围的变量（
x0
和
x1
），并在其他嵌套范围内创建根范围的变量（如
y
）

如果我们使用一个模块级全局变量来存储
root\u scope
，并在程序入口附近初始化它，我们可以方便地随时随地访问它

然而，这种方法需要使用全局变量，这可能不是一个好的选择。我还在想是否有更好的解决办法。
我不明白问题出在哪里。你不能简单地在根范围中声明
is\u training
变量，然后在需要的地方使用它吗？假设我这样做了。现在我如何从任意位置访问它？tensorflow中的变量有一些相对或绝对的“路径”吗？我想类似于'tf.get\u default\u graph（）.get\u tensor\u by\u name（“您节点的路径”）之类的东西可能会起作用
root_scope = tf.get_variable_scope()

with tf.variable_scope(root_scope):
    x0 = tf.get_variable('x', [])
with tf.variable_scope(root_scope, reuse=True):
    x1 = tf.get_variable('x', [])
with tf.variable_scope('scope_1'):
    x2 = tf.get_variable('x', [])
    with tf.variable_scope(root_scope):
        y = tf.get_variable('y', [])
print('x0:', x0)
print('x1:', x1)
print('x2:', x2)
print('y:', y)

x0: <tf.Variable 'x:0' shape=() dtype=float32_ref>
x1: <tf.Variable 'x:0' shape=() dtype=float32_ref>
x2: <tf.Variable 'scope_1/x:0' shape=() dtype=float32_ref>
y: <tf.Variable 'y:0' shape=() dtype=float32_ref>