如何使用tf.身份复制一个tesnor列表（不仅仅是一个张量）？

Question

我试过了

weights = {
'wc1': tf.get_variable('wc1', shape=(8,8,4,32), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()), 
'wc2': tf.get_variable('wc2', shape=(4,4,32,64), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()), 
'wc3': tf.get_variable('wc3', shape=(3,3,64,64), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()), 
'wd1': tf.get_variable('wd1', shape=(7744,512), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()), 
'wd2': tf.get_variable('wd2', shape=(512,action_size), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()), 
'bc1': tf.get_variable('bc1', shape=(32), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()),
'bc2': tf.get_variable('bc2', shape=(64), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()),
'bc3': tf.get_variable('bc3', shape=(64), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()),
'bd1': tf.get_variable('bd1', shape=(512), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()),
'bd2': tf.get_variable('bd2', shape=(action_size), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()),

}

然后呢

^{pr2}$

但我有以下错误

TypeError:应为二进制或unicode字符串，得到{'wc1'：，'wc2'：，'wc3'：，'wd1'：，'wd2'：，'bc1'：，'bc2'：，'bc3'：，'bd1'：，'bd2'：}

现在我的问题是我怎样才能做到这一点而不出错？在

Answer 1

weights是一个字典，因此需要迭代这些值。在

weight_copies = [tf.identity(v) for v in weights.values()]

如果您希望您的输出也是一个字典，请迭代items

^{pr2}$