问使用tf.contrib.layers.convolution2d时共享参数
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Stack Overflow用户

提问于 2016-11-15 19:54:51

回答 1查看 1.5K关注 0票数 1

我正在建立一个神经网络，它并行处理两组图像。我希望这两列共享参数。我就是这么做的。

with tf.variable_scope(layer_name) as s: h1 = tf.contrib.layers.convolution2d(inputs = x1, num_outputs = 10, kernel_size = [3, 3], stride = [1, 1], padding = 'VALID', scope = s) h2 = tf.contrib.layers.convolution2d(inputs = x2, num_outputs = 10, kernel_size = [3, 3], stride = [1, 1], padding = 'VALID', reuse = True, scope = s)

这样做对吗？在使用tf.contrib.layers.convolution2d类时，我找不到如何正确地这样做的例子。

tensorflow

deep-learning

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2016-11-15 20:48:32

这是不正确的，把它变成这样的函数：

def function(x, reuse):
  with tf.variable_scope(layer_name) as s:
    output = tf.contrib.layers.convolution2d(inputs = x, num_outputs = 10, kernel_size = [3, 3], 
                   stride = [1, 1], padding = 'VALID', reuse = reuse, scope = s)
    return output

output1 = function(image1, False)
output2 = function(image2, True)

现在，当使用不同的输入调用时，同样的权重将被重用。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/40618560

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