尝试重新使用RNN的权重时出错

Question

我试图重用双向LSTM权重进行2个非常相似的计算，但我得到了一个错误，不知道我做错了什么。 我有一个基本模块的课程：

class BasicAttn(object):    
    def __init__(self, keep_prob, value_vec_size):    
        self.rnn_cell_fw = rnn_cell.LSTMCell(value_vec_size/2, reuse=True)
        self.rnn_cell_fw = DropoutWrapper(self.rnn_cell_fw, input_keep_prob=self.keep_prob)
        self.rnn_cell_bw = rnn_cell.LSTMCell(value_vec_size/2, reuse=True)
        self.rnn_cell_bw = DropoutWrapper(self.rnn_cell_bw, input_keep_prob=self.keep_prob)

    def build_graph(self, values, values_mask, keys):
        blended_reps = compute_blended_reps()
        with tf.variable_scope('BasicAttn_BRNN', reuse=True):
        (fw_out, bw_out), _ = 
        tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(self.rnn_cell_fw, self.rnn_cell_bw, blended_reps, dtype=tf.float32, scope='BasicAttn_BRNN')                                                      

然后，在构建图形时调用模块

    attn_layer_start = BasicAttn(...)
    blended_reps_start = attn_layer_start.build_graph(...)
    attn_layer_end = BasicAttn(...)
    blended_reps_end = attn_layer_end.build_graph(...)

但是我得到的错误是TensorFlow不能重用RNN

ValueError: Variable QAModel/BasicAttn_BRNN/BasicAttn_BRNN/fw/lstm_cell/kernel does not exist, or was not created with tf.get_variable(). Did you mean to set reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope

有很多代码，所以我删掉了我认为不必要的部分

Answer 1

reuse=True意味着变量是以前用reuse=False创建的，因此每个tf.get_variable（在您的示例中，抽象在LSTM接口后面）都希望变量已经存在

要使变量在不存在时被创建，否则被重用，需要设置reuse=tf.AUTO_REUSE（如错误消息所示）

因此，将所有出现的reuse=True替换为reuse=tf.AUTO_REUSE

以下是文档：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/variable_scope