保存单个TensorFlow图层而不指定基础变量

Question

有没有办法保存特定的tf.layer而无需指定其所有基础变量？

Tensorflow允许保存单个变量：

saver = tf.train.Saver(var_list={"varName": varName})
saver.save(sess, "path")

但是，这不适用于图层。使用tf.get_collection获取与特定图层关联的变量，然后调用Saver构造函数会导致错误：

Saver(var_list={"varName": variableCollection})

ValueError: Slices must all be slices: <tf.Variable 'vars1/kernel:0' shape=(1, 1) dtype=float32_ref>

我所知道的唯一解决方案是仅传递图层的单个变量，但如果我不必遍历图层中的所有变量来保存它，那么它将更加便利。

Saver(var_list={"varName": variableCollection[0]})

Answer 1

如果使用面向对象的图层（如tf.layers.Dense），可以调用layer.variables来获取变量，然后将它们传递给保护程序。