如何在TensorFlow中創建變量/常量/佔位符的副本？

Question

我想在TensorFlow上模擬我的分散算法，所以我想創建我的Model對象的副本，其中包含變量/佔位符/常量到我的每個Worker對象中。例如，模型包含

self.w = tf.Variable(tf.zeros([10, 784])) 
self.X = tf.placeholder(shape=(BATCH_SIZE, 784), dtype=tf.float32) 

現在我想創建的這些東西拷貝到所有Worker：這樣我就可以初始化，火車，分別測試它們。實際上，我可以使用明確的for_loops爲每個工作人員創建它們，但我想象的是將自己的虛擬模型複製到所有工作人員的某個對象，而不是深入並自己操縱對象。

我已經試過

• tf.identity，但其轉換變量張量。
• copy.deepcopy只是給出錯誤。
• 記錄該變量的所有內容，並使用tf.Variable重新創建它們。這很麻煩而且不全面。

任何想法將不勝感激！謝謝！

Answer 1

創建一個構建模型並多次調用該函數的python函數。小心變量重用故事。

通常無法安全地多次複製圖形內的所有圖形狀態。