tf.add_to_collection，tf.get_collection和tf.add_n的用法

最新推荐文章于 2021-12-06 10:54:31 发布

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本文详细介绍了TensorFlow中集合操作的使用方法，包括如何使用tf.add_to_collection将变量放入集合，以及如何通过tf.get_collection从集合中取出变量。此外，还讲解了tf.add_n函数的应用，用于将集合中的所有元素相加。

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tf.add_to_collection：把变量放入一个集合，把很多变量变成一个列表

tf.get_collection：从一个结合中取出全部变量，是一个列表

tf.add_n：把一个列表的东西都依次加起来

例如：

import tensorflow as tf;
import numpy as np;
import matplotlib.pyplot as plt;

v1 = tf.get_variable(name='v1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(0))
tf.add_to_collection('loss', v1)
v2 = tf.get_variable(name='v2', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(2))
tf.add_to_collection('loss', v2)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.initialize_all_variables())
    print(tf.get_collection('loss'))
    print(sess.run(tf.add_n(tf.get_collection('loss'))))

[<tf.Variable 'v1:0' shape=(1,) dtype=float32_ref>, <tf.Variable 'v2:0' shape=(1,) dtype=float32_ref>]
[ 2.]

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