tensorflow之让变量不可训练

最新推荐文章于 2022-01-03 10:33:58 发布

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本文通过一个简单的TensorFlow代码示例，展示了如何在指定的作用域内创建和获取变量，以及如何区分训练变量和所有变量。代码中使用了tf.get_variable函数在名为'xyz'的作用域下创建了三个变量，并通过tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES和tf.GraphKeys.VARIABLES分别获取了训练变量和所有变量。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import tensorflow as tf
import numpy as np

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

c=tf.get_variable(“c”,shape=[2])

print(tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES,scope=“xyz”))

print(tf.GraphKeys.VARIABLES)

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