tf.keras.layers.Dense 在 reuse 时有坑

最新推荐文章于 2025-06-04 09:43:55 发布
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分类专栏： TensorFlow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/guotong1988/article/details/107405072
在使用tf.keras.layers.Dense时遇到resource variable的问题，导致在dev eval阶段出错。解决办法是在创建层时设置reuse=True，并传入适当的变量。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

with tf.variable_scope("", reuse=tf.AUTO_REUSE):
    model_train = MyModel(
        is_training=True)
with tf.variable_scope(
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reuse tf.keras.layers
hustqb的博客
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本文介绍如何重用tf.keras.layers中的层。 在tensorflow中，我们可以通过variable_scope和reuse参数控制变量的初始化和重用。但当我们在tensorflow中使用tf.keras.layers时，这种参数重用的方式就失效了。 不幸的是，tensorflow文档不全，而且总是诱导我们升级版本，扶正keras。那么，应该如何在tensorflow的代码中使用tf.k...
TF-tf.keras.layers.Dense
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11-15 623
tf.keras.layers.Dense( units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None
keras 中 reuse 问题
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07-07 785
结论：在搭建GAN判别器时，慎用keras。 原因：tf.variable_scope() 的 reuse=True 对keras变量不起作用，导致判别real_img的判别器与判别fake_img的判别器是两个独立的判别器，使对抗训练失效。 导致现象：real_img 的判别结果快速收敛到1， fake_img的判别结果快速收敛到0， 且不再变化， 快速收敛是指在100~1000次迭代内完全收敛，不再变化。当判别器损失函数中用到log函数时， 损失函数会出现 nan 现象。 其他： 具体在kera.
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通过激活函数引入非线性，增强模型的表达能力。
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TensorFlow的官网API：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf keras的中文网站API:https://keras-zh.readthedocs.io/ 这里只是记录一下常用的一些API tf.keras.Layers Input层 tf.keras.Input( shape=None, batch_size=None, name=None, dtype=None, sparse=False, tensor=None, r
Tensorflow笔记——tf.layers.dense的用法
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这是我的第一篇优快云博客：）最近在写DDPG的时候发现action网络输出有问题，action网络输出层建立如下： self.a_net = tf.layers.dense(self.net, self.a_dim, activation=tf.nn.sigmoid, ...
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