ValueError: Variable rnn/basic_lstm_cell/kernel already exists, disallowed. Did you mean to set reus...

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于 2019-04-20 16:50:00 发布

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文章标签：人工智能

原文链接：http://www.cnblogs.com/zymei/p/10721931.html

在使用TensorFlow构建RNN时，遇到ValueError提示变量已存在，问题源于第二次调用RNN网络时变量名重复。解决方法是在创建变量时设置reuse=True或reuse=tf.AUTO_REUSE。了解详情可参考相关教程。

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问题

　　ValueError: Variable rnn/basic_lstm_cell/kernel already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope? Originally defined at:

原因

　　调用了两次RNN网络，在第二次调用的时候报了上面这个错误。主要是因为第二次的变量名和第一次的变量名一样，导致了变量命名相同的冲突。在Tensorflow中有两种方法生成变量variable，tf.get_variable()和tf.Variable()。在tf.name_scope()的框架下使用这两种方法，使用tf.Variable()，尽管name一样，但为了不重复变量名，Tensorflow输出的变量名并不一样，所以本质上是不一样的变量；使用tf.get_variable()定义的变量虽然不会被tf.name_scope()中的名字影响，但在未指定共享变量时，如果重名了会报错。要实现变量共享，可以使用tf.variable_scope(reuse=tf.AUTO_REUSE)创建具有相同名称的作用域。