Question

我在某个范围内创建了一些变量，如下所示：

with tf.variable_scope("my_scope"):
  createSomeVariables()
  ...

然后我想获得＆＃34; my_scope＆＃34;中所有变量的列表。所以我可以将它传递给优化器。这样做的正确方法是什么？

Answer 1

我想你想要tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, scope='my_scope')。这将获得范围内的所有变量。

要传递给优化器，您不希望所有变量只需要可训练的变量。这些也保存在默认集合中，即tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES。

Answer 2

用户正确指出您需要tf.get_collection()。我将举一个简单的例子来说明如何做到这一点：

import tensorflow as tf

with tf.name_scope('some_scope1'):
    a = tf.Variable(1, 'a')
    b = tf.Variable(2, 'b')
    c = tf.Variable(3, 'c')

with tf.name_scope('some_scope2'):
    d = tf.Variable(4, 'd')
    e = tf.Variable(5, 'e')
    f = tf.Variable(6, 'f')

h = tf.Variable(8, 'h')

for i in tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, scope='some_scope'):
    print i   # i.name if you want just a name

请注意，您可以提供任何graphKeys，范围是正则表达式：

范围:(可选。）如果提供，结果列表将被过滤到仅使用re.match包含name属性匹配的项目。项目如果提供了范围，则永远不会返回没有name属性选择或重新匹配意味着没有特殊标记的范围按前缀过滤。

因此，如果您将传递'some_scope'，您将获得6个变量。

Tensorflow获取范围内的所有变量

2 个答案: