Python Tensorflow tf.get_变量（）的索引

下午好。 我继续研究tensorflow，现在遇到了重用变量“W”的问题 下面是代码片段：

我希望避免硬代码，并从恢复的模型中获取值（而不是10-get_value（），等等）。 我在这里读了好几条线索，但到处都只需要整个变量。但是，我不知道如何正确地获取，例如，从这里获取784号：

W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]), name = "W")

我试过这个：

idx = tf.constant([0])
temp_var = tf.get_variable("W") 
size_1 = tf.gather(temp_var, idx)

这种方法给了我一个错误： 新变量（W）的形状必须完全定义，但未知

（同样，我避免硬编码，无法编写[number，number]这样的形状）

我更改了变量的作用域，认为它与作用域有关，添加了以下行：

with tf.variable_scope("my"):

及

但我犯了这个错误： ValueError:变量my/W不存在，或者不是用tf.get_Variable（）创建的。您的意思是在VarScope中设置reuse=None吗 在设置reuse=None之后，我仍然有同样的问题

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您能告诉我如何在这段代码中通过索引获取值吗？

您也需要为第一次访问创建带有get_变量的变量。对于后面的代码，您需要设置reuse=True。 类似于以下的东西应该可以工作：

W = tf.get_variable("W", initializer=tf.zeros([784, 10], dtype=YOUR_DTYPE)
...
temp_var = tf.get_variable("W", reuse=True)
tf.gather(...)

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非常感谢。我们不能简单地将reuse=True添加到变量：）我将其添加到范围中，下面是代码：但现在我得到了错误值error：形状必须是相等的秩，但通过将形状0与其他形状合并得到2和1。对于输入形状为[1,10]，[10]的“一个/形状”（op:'Pack'）。我知道这是因为我对idx的努力，但我甚至没有一点如何改变通过索引获取数字784的操作，而不破坏匹配输入形状的代码。

W = tf.get_variable("W", initializer=tf.zeros([784, 10], dtype=YOUR_DTYPE)
...
temp_var = tf.get_variable("W", reuse=True)
tf.gather(...)