Tensorflow：按名称分配变量

Question

我想分配/修改变量的值，我希望通过他们的名字来调用它们。

例如：

vars = tf.trainable_variables()
print(vars[1].name)

  

＆＃39;矩阵1：0＆＃39;

upt = vars['matrix1:0'].assign_add(tf.constant(1))
sess.run(upt)

这样做的原因是变量的索引不可靠，因为它们依赖于在代码中运行它们的时间。通过添加一个新变量，需要移动所有索引，这是不方便的。使用名字会让我的生活更轻松。

Answer 1

您可以使用Python生成器表达式来构建像这样的字典

vars={v.name:v for v in tf.trainable_variables()}

然后将变量修改为

vars['matrix1:0'].assign_add(tf.constant(1))