tensorflow之默认对象集合

最新推荐文章于 2019-12-03 10:28:09 发布

头发光了你就强了

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分类专栏： PythonLearn 深度学习文章标签： tensorflow

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本文深入探讨了如何在TensorFlow中使用add_collection()方法来管理变量集合，通过示例代码展示了变量如何被自动添加到默认的'variables'集合中，这对于理解和优化深度学习模型的训练流程至关重要。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用tensorflow.add_collection()方法可以创建对象集合，而tensorflow默认会把对象放入名为“variables”的集合里面。
看代码：
import tensorflow as tf
import numpy as np

with tf.variable_scope(“xyz”) as scop:
a=tf.get_variable(“a”,shape=[2])
b=tf.get_variable(“b”,shape=[2])

c=tf.get_variable(“c”,shape=[2])

print(tf.get_collection(tf.GraphKeys.VARIABLES))

print(tf.GraphKeys.VARIABLES)

print(tf.get_collection(“variables”))
输出为：
[<tf.Variable ‘xyz/a:0’ shape=(2,) dtype=float32_ref>, <tf.Variable ‘xyz/b:0’ shape=(2,) dtype=float32_ref>, <tf.Variable ‘c:0’ shape=(2,) dtype=float32_ref>]
variables
[<tf.Variable ‘xyz/a:0’ shape=(2,) dtype=float32_ref>, <tf.Variable ‘xyz/b:0’ shape=(2,) dtype=float32_ref>, <tf.Variable ‘c:0’ shape=(2,) dtype=float32_ref>]