我无法按名称恢复张量，我什至不知道是否可能。

我有一个创建图的函数：

def create_structure(tf, x, input_size,dropout):    
 with tf.variable_scope("scale_1") as scope:
  W_S1_conv1 = deep_dive.weight_variable_scaling([7,7,3,64], name='W_S1_conv1')
  b_S1_conv1 = deep_dive.bias_variable([64])
  S1_conv1 = tf.nn.relu(deep_dive.conv2d(x_image, W_S1_conv1,strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') + b_S1_conv1, name="Scale1_first_relu")
.
.
.
return S3_conv1,regularizer

我想在此函数之外访问变量S1_conv1。我试过了：

with tf.variable_scope('scale_1') as scope_conv: 
 tf.get_variable_scope().reuse_variables()
 ft=tf.get_variable('Scale1_first_relu')

但这给了我一个错误：

ValueError：共享不足：不允许使用变量scale_1 / Scale1_first_relu。您是说要在VarScope中设置“ reuse = None”？

但这有效：

with tf.variable_scope('scale_1') as scope_conv: 
 tf.get_variable_scope().reuse_variables()
 ft=tf.get_variable('W_S1_conv1')

我可以解决这个问题

return S3_conv1,regularizer, S1_conv1

但是我不想那样做。

我认为我的问题是S1_conv1并不是一个真正的变量，它只是一个张量。有什么方法可以做我想要的吗？