TensorFlow 使用 scope.reuse_variables() 时报错：AttributeError: enter

TF变量作用域小写修正

最新推荐文章于 2024-12-17 14:17:09 发布

原创最新推荐文章于 2024-12-17 14:17:09 发布 · 1.7k 阅读

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本文解决了一个常见的TensorFlow编程错误，即在使用变量作用域时将VariableScope错误地用作类名，正确的类名应为variable_scope。此错误常见于初学者，尤其是在智能代码提示的帮助下输入时。文章提供了错误代码示例及修正后的代码。

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代码：

with tf.VariableScope('******') as scope:
    if reuse_variables == True:
        scope.reuse_variables()

报错提示信息：AttributeError: __enter__

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\h5py\__init__.py:34: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.
  from ._conv import register_converters as _register_converters
Traceback (most recent call last):
  File "F:/*******/*******.py", line 214, in <module>
    model.*******_model()
  File "F:/*******/*******.py", line 37, in *******_model
    *******, ******* = self.*******_net(self.batch_data, self.batch_labels, False)
  File "F:/*******/*******.py", line 117, in *******_net
    with tf.VariableScope('*******') as scope:
AttributeError: __enter__

仔细查看源代码，with tf.VariableScope('******') as scope 中的 VariableScope 应该是小写

所以修改为：with tf.variable_scope('******') as scope 即可

这对于 TensorFlow 初学者来说可能是一个比较常犯的错误，尤其是在智能提示代码辅助输入时，很容易一不小心就回车键入了大写的错误形式，实际上 TensorFlow 中也没有 Variable_Scope 这个类，只有 VariableScope 和 variable_scope 这两个类

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