Tensorflow nhận được tất cả các biến trong phạm vi

Question

Tôi có một số biến được tạo ra trong một phạm vi nhất định như thế này:

with tf.variable_scope("my_scope"): 
    createSomeVariables() 
    ... 

sau đó tôi muốn có được danh sách của tất cả các biến trong "my_scope" để tôi có thể vượt qua nó để một trình tối ưu hóa. Cách đúng để làm điều này là gì?

Answer 1

Tôi nghĩ bạn muốn tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, scope='my_scope'). Điều này sẽ nhận được tất cả các biến trong một phạm vi.

Để chuyển đến trình tối ưu hóa, bạn không muốn tất cả các biến số bạn sẽ chỉ muốn các biến có thể đào tạo. Chúng cũng được lưu giữ trong bộ sưu tập mặc định, là tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES.

Answer 2

Người dùng đã chỉ ra chính xác rằng bạn cần tf.get_collection(). Tôi sẽ chỉ đưa ra một ví dụ đơn giản như thế nào để làm điều này:

import tensorflow as tf 

with tf.name_scope('some_scope1'): 
    a = tf.Variable(1, 'a') 
    b = tf.Variable(2, 'b') 
    c = tf.Variable(3, 'c') 

with tf.name_scope('some_scope2'): 
    d = tf.Variable(4, 'd') 
    e = tf.Variable(5, 'e') 
    f = tf.Variable(6, 'f') 

h = tf.Variable(8, 'h') 

for i in tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, scope='some_scope'): 
    print i # i.name if you want just a name 

Chú ý rằng bạn có thể cung cấp bất kỳ graphKeys và phạm vi là một biểu thức chính quy:

phạm vi: (. Tùy chọn) Nếu được cung cấp, danh sách kết quả được lọc thành chỉ bao gồm các mục có thuộc tính tên khớp với re.match. Các mặt hàng không có thuộc tính tên sẽ không bao giờ được trả về nếu phạm vi được cung cấp và lựa chọn hoặc sắp xếp lại có nghĩa là phạm vi không có mã đặc biệt bộ lọc theo tiền tố.

Vì vậy, nếu bạn sẽ vượt qua 'some_scope', bạn sẽ nhận được 6 biến.