如何使用共享变量简化Tensorboard图？

Question

我正在使用cifar10Tensorflow的模型.我将该inference函数用于训练和评估管道,并共享内部的所有变量.我的Tensorboard图形可视化在图片中看起来像.

范围conv1 -> conv1_1内两个主要列(例如)之间的箭头inference有望反映所有conv1变量是共享的.

同时,conv1_1代码中不存在节点.看起来它被复制conv1来分离我的两个输入的管道.

我的问题是*_1图中所有节点的确切含义是什么？当我使用不同的输入时,Tensorflow中的范围和函数是否会被复制？主要问题是:有没有办法*_1在图形可视化中隐藏节点,因为它们令人困惑和混乱.

Answer 1

GitHub 上有一个问题（仍未解决），有解决方法https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/9545

from tensorflow.python.ops import variable_scope as var_scope

def simple_variable_scope(name_or_scope, reuse=None):
  """Creates a variable scope without also creating a name scope."""
  return var_scope.variable_scope(name_or_scope, reuse=reuse,
                                  auxiliary_name_scope=False)