如何使用共享变量简化 Tensorboard 图？

Question

我正在使用 Tensorflow 的 cifar10 模型。我将 inference 函数用于训练和评估管道，并共享其中的所有变量。我的 Tensorboard 图形可视化如图所示。

inference 范围内两个主要列（例如 conv1 -> conv1_1）之间的箭头有望反映出所有 conv1 变量都是共享的。

同时，代码中不存在节点conv1_1。看起来它是从 conv1 复制而来的，以分离我的两个输入的管道。

我的问题是图中所有 *_1 个节点的确切含义是什么？当我将它们与不同的输入一起使用时，Tensorflow 中的范围和函数会被复制吗？主要问题：有没有办法在图形可视化中隐藏 *_1 节点，因为它们令人困惑和混乱。

Answer 1

GitHub 上存在一个问题（仍未解决），解决方法 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/9545

from tensorflow.python.ops import variable_scope as var_scope

def simple_variable_scope(name_or_scope, reuse=None):
  """Creates a variable scope without also creating a name scope."""
  return var_scope.variable_scope(name_or_scope, reuse=reuse,
                                  auxiliary_name_scope=False)

如何使用共享变量简化 Tensorboard 图？

How to simplify Tensorboard graph with shared variables?

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