Tengo problemas para recuperar un tensor por nombre, ni siquiera sé si es posible.

Tengo una función que crea mi gráfico:

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

Quiero acceder a la variable S1_conv1 fuera de esta función. Lo intenté:

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

Pero eso me está dando un error:

ValueError: Compartición insuficiente: la variable scale_1 / Scale1_first_relu no existe, no se permite. ¿Quería configurar reuse = None en VarScope?

Pero esto funciona:

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

Puedo evitar esto con

return S3_conv1,regularizer, S1_conv1

pero no quiero hacer eso

Creo que mi problema es que S1_conv1 no es realmente una variable, es solo un tensor. ¿Hay alguna manera de hacer lo que quiero?