尝试为 RNN 重用权重时出错

Question

我正在尝试将双向 LSTM 权重重新用于 2 个非常相似的计算，但出现错误并且不知道我做错了什么。我有一个基本模块的 class :

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，在构建图形时调用该模块

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

但是我收到错误消息说 TensorFlow 无法重用 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

代码比较多，删掉了觉得不需要的部分

Answer 1

reuse=True 表示变量之前已使用 reuse=False 创建，因此每个 tf.get_variable（在您的情况下是在 LSTM 接口后面抽象的）期望变量已经存在。

要有一种模式，在变量不存在时创建变量，否则重新使用，您需要设置 reuse=tf.AUTO_REUSE（如错误消息所示）。

所以用 reuse=tf.AUTO_REUSE

替换所有出现的 reuse=True

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

尝试为 RNN 重用权重时出错

Error while trying to reuse weights for RNN

python

tensorflow

deep-learning

lstm

rnn