如何重命名一個尊重名稱範圍的變量？

Question

鑑於x, y是張量，我知道我可以做

with tf.name_scope("abc"): 
    z = tf.add(x, y, name="z") 

這樣z被命名爲"abc/z"。

我想知道是否存在功能f直接在以下情況下指定名稱：

with tf.name_scope("abc"): 
    z = x + y 
    f(z, name="z") 

愚蠢f我現在使用的是z = tf.add(0, z, name="z")

Answer 1

如果你想「重命名」一個op，沒有辦法直接這樣做，因爲tf.Operation（或tf.Tensor）一旦創建就是不可變的。因此，重命名運算的典型方法是使用tf.identity()，它幾乎沒有運行成本：但是

with tf.name_scope("abc"): 
    z = x + y 
    z = tf.identity(z, name="z") 

注意，推薦的方法來組織你的名字範圍是範圍本身的名稱分配給「輸出」從範圍（如果有一個單輸出運算）：

with tf.name_scope("abc") as scope: 
    # z will get the name "abc". x and y will have names in "abc/..." if they 
    # are converted to tensors. 
    z = tf.add(x, y, name=scope) 

這是TensorFlow庫如何結構化，並且它往往給在TensorBoard最好可視化。

Answer 2

看來它的工作原理也沒有tf.name_scope只有z = tf.identity(z, name="z_name")。 tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("z_name:0")或tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("z_name_new:0")

：如果您運行的另外 z = tf.identity(z, name="z_name_new")那麼你可以使用這兩個名字訪問同一個張量