Question

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我在这样的一定范围内创建了一些变量：

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

然后，我想获取“ my_scope”中所有变量的列表，以便将其传递给优化器。什么是正确的方法？

参考资料：

Stack Overflow

Answer 1

用户正确指出您需要tf.get_collection() 。我将给出一个简单的示例如何执行此操作：

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

请注意，您可以提供任何graphKeys，并且scope是正则表达式：

scope：（可选。）如果提供，则将结果列表过滤为仅包含其名称属性使用re.match匹配的项目。如果提供了范围，则没有名称属性的项目将永远不会返回，而choice或re.match表示没有特殊标记的范围将按前缀过滤。

因此，如果您传递“ some_scope”，则将获得6个变量。