tf.name_scope的使用

Question

我的问题是关于tf.name_scope在教程代码ptb/reader.py中的使用，

  with tf.name_scope(name, "PTBProducer", [raw_data, batch_size, num_steps]):
      #use raw_data, batch_size, num_steps to construct tf objects 

用列表tf.name_scope调用raw_data、batch_size、num_steps的目的是什么？raw_data是一个python列表，batch_size和num_steps是python。根据作用域的文档：

tf.name_scope(name, default_name=None, values=None): This context manager validates that the given values are from the same graph, makes that graph the default graph, and pushes a name scope in that graph (see Graph.name_scope() for more details on that).

但是raw_data、batch_size、num_step不是图中的任何节点。验证它们来自同一张图是什么意思？实际上，当从tf.name_scope调用中删除列表时，代码仍然运行：

      with tf.name_scope(name, "PTBProducer"):
      #use raw_data, batch_size, num_steps to construct tf objects 

调用带有和不带tf.name_scope的values=[raw_data,batch_size,num_steps]有什么区别

Answer 1

is不正确地使用了tf.name_scope() 值参数。应该传递图形元素。

name_scope()将使默认的图形上下文与传入元素的图形匹配。如果您正在处理多个图，这是非常有用的。

如果tf.name_scope的值列表(图元素)并非都来自同一个图，则会引发错误。