在tensorflow中，如何将一个图与另一个具有相同结构的图赋值？

我试图在tensorflow中实现DQN。在这里，我有一个目标网络和一个培训网络，它们彼此具有相同的结构。在每10000个训练步骤开始时，我想将值从检查点加载到目标网络和训练网络，然后停止目标网络。然而，我尝试了这些方法，但没有一种有效：

1，将两个网络放在一个图中。但是，每次加载它们时，我都不知道如何将训练网络部分的值分配给目标网络部分。它们保存在不同的值中，因为其中一个是“停止梯度”

2、使用tf.graph定义两个图，分别运行两个会话。但是，我无法将一个图的检查点加载到另一个图，即使它们具有相同的结构。毕竟，它们是两个不同的图形

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有谁能给我一些建议吗？非常感谢

典型的方法是将所有内容放在一个图中，将两个网络放在两个名称范围内，然后为一个范围内的每个变量创建tf.assign ops到另一个范围，并使用tf.group构造最终的复制操作。让我们假设函数create_net构建单个网络

with tf.name_scope('main_network'):
  main_net = create_net()

with tf.name_scope('target_network):
  target_network = create_net()

main_variables = tf.get_collection(tf.GraphKeys.VARIABLES, scope='main_network') 
target_variables = tf.get_collection(tf.GraphKeys.VARIABLES, scope='target_network')

# I am assuming get_collection returns variables in the same order, please double
# check this is actually happening

assign_ops = []
for main_var, target_var in zip(main_variables, target_variables):
  assign_ops.append(tf.assign(target_var, tf.identity(main_var)))

copy_operation = tf.group(*assign_ops)

现在在session.run中执行copy_操作，应该将主要网络参数复制到目标网络。上述代码应被视为伪代码，而不是可以复制粘贴的代码