merge all引發的血案

在訓練深度神經網路的時候，我們經常會使用dropout，然而在test的時候，需要把dropout撤掉.為了應對這種問題，我們通常要建立兩個模型，讓他們共享變數。詳情.

為了使用tensorboard來視覺化我們的資料，我們會經常使用summary，最終都會用乙個簡單的merge_all函式來管理我們的summary當這兩種情況相遇時，bug就產生了，看**：

import tensorflow as tf

import numpy as np
class
model
(object):
def__init__
(self):
self.graph()
self.merged_summary = tf.summary.merge_all()# 引起血案的地方
defgraph
(self):
self.x = tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape=[none,1])
self.label = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[none,1])
w = tf.get_variable("w",shape=[1,1])
self.predict = tf.matmul(self.x,w)
self.loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(self.label-self.predict),axis=1))
self.train_op = tf.train.gradientdescentoptimizer(0.01).minimize(self.loss)
tf.summary.scalar("loss",self.loss)
defrun_epoch
(session, model):
x = np.random.rand(1000).reshape(-1,1)
label = x*3
feed_dic = 
su = session.run([model.merged_summary], feed_dic)
defmain
():with tf.graph().as_default():
with tf.name_scope("train"):
with tf.variable_scope("var1",dtype=tf.float32):
model1 = model()
with tf.name_scope("test"):
with tf.variable_scope("var1",reuse=true,dtype=tf.float32):
model2 = model()
with tf.session() as sess:
tf.global_variables_initializer().run()
run_epoch(sess,model1)
run_epoch(sess,model2)
if __name__ == "__main__":
main()

看**片段：

class

model
(object):
def__init__
(self):
self.graph()
self.merged_summary = tf.summary.merge_all()# 引起血案的地方
...with tf.name_scope("train"):
with tf.variable_scope("var1",dtype=tf.float32):
model1 = model() # 這裡的merge_all只是管理了自己的summary
with tf.name_scope("test"):
with tf.variable_scope("var1",reuse=true,dtype=tf.float32):
model2 = model()# 這裡的merge_all管理了自己的summary和上邊模型的summary

我們只需要替換掉merge_all就可以解決這個問題。看**

class

model
(object):
def__init__
(self，scope):
self.graph()
self.merged_summary = tf.summary.merge(
tf.get_collection(tf.graphkeys.summaries,scope)
)...with tf.graph().as_default():
with tf.name_scope("train") as train_scope:
with tf.variable_scope("var1",dtype=tf.float32):
model1 = model(train_scope)
with tf.name_scope("test") as test_scope:
with tf.variable_scope("var1",reuse=true,dtype=tf.float32):
model2 = model(test_scope)

tensorflow.python.framework.errors_impl.invalidargumenterror: you must feed a value for placeholder tensor 『train/var1/placeholder』 with dtype float

[node: train/var1/placeholder = placeholder[dtype=dt_float, shape=, _device=」/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0」]]

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