Tensorflow tf.trainable_variables（scope =“”）函数

Question

我尝试通过以下替换来简化我的张量流代码：

f_vars = tf.trainable_variables("foo")

代替以前的语法：

t_vars = tf.trainable_variables()
f_vars = [var for var in t_vars if var.name.startswith('foo')]

之前，我尝试使用：p来更新tensorflow到最新版本：

!pip install --upgrade tensorflow

在jupyter笔记本中。

检查版本，它返回了

TensorFlow Version: 1.8.0

当我尝试运行它时，tensorflow返回以下错误。

TypeError: trainable_variables() takes 0 positional arguments but 1 was given

这是怎么了？在tensorflow文档中，您可以为tf.trainable_variables（）命令的作用域插入参数。 -> https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/trainable_variables

Answer 1

函数调用tf.trainable_scope('foo')需要定义一个名为'foo'的变量范围。

例如：

a = tf.Variable(1, name='a')
with tf.variable_scope('foo'):
  b = tf.Variable(1, name='b')

要获取可训练的变量，请致电：

tf.trainable_variables()
# return variables named 'a' and 'foo/b'

和

tf.trainable_variables('foo')
# returns variables named 'foo/b'