如何使用tf.identity复制tesnors列表(不仅仅是单个张量)？
如何使用tf.identity复制tesnors列表(不仅仅是单个张量)？
提问于 2018-08-22 08:06:24
我试过了
weights = {
'wc1': tf.get_variable('wc1', shape=(8,8,4,32), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()),
'wc2': tf.get_variable('wc2', shape=(4,4,32,64), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()),
'wc3': tf.get_variable('wc3', shape=(3,3,64,64), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()),
'wd1': tf.get_variable('wd1', shape=(7744,512), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()),
'wd2': tf.get_variable('wd2', shape=(512,action_size), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()),
'bc1': tf.get_variable('bc1', shape=(32), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()),
'bc2': tf.get_variable('bc2', shape=(64), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()),
'bc3': tf.get_variable('bc3', shape=(64), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()),
'bd1': tf.get_variable('bd1', shape=(512), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()),
'bd2': tf.get_variable('bd2', shape=(action_size), initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()),}
然后
weight_copies = [tf.identity(weights) for x in range(10)]但是我得到了以下错误
TypeError:需要二进制或unicode字符串，已获取{'wc1'：，'wc2'：，'wd1'：，'wd2'：，'bc1'：，'bc2'：，'bc3'：，'bd1'：，'bd2'：}
现在我的问题是，我如何才能做到不出错？
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51958237
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