TensorFlow.contrib.framework.python.ops.variables模块中的变量管理方法详解

TensorFlow的variables模块提供了一些用于变量管理的方法，可以方便地管理和操作变量。下面将介绍variables模块中的一些重要方法，并举例说明它们的使用。

1. get_global_step(): 获取全局步数。全局步数可以用来跟踪训练的进程。在训练过程中，可以使用tf.train.get_or_create_global_step()来创建一个全局计数器，然后使用tf.assign_add()操作来增加此计数器的值。

global_step = tf.train.get_or_create_global_step()
increment_global_step = tf.assign_add(global_step, 1)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for _ in range(10):
        sess.run(increment_global_step)
        print(sess.run(global_step))

输出：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

2. get_or_create_global_step(): 获取或创建全局步数的变量。如果当前上下文中已经存在全局步数变量，它将被返回；否则，将使用get_variable()来创建一个新的全局步数变量。

global_step = tf.train.get_or_create_global_step()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(global_step))

输出：

0

3. get_variables()和get_trainable_variables(): 分别返回所有变量和可训练变量的列表。

var1 = tf.Variable(1.0, name="var1")
var2 = tf.Variable(2.0, name="var2")
trainable_var = tf.Variable(3.0, name="trainable_var", trainable=True)

all_variables = tf.contrib.framework.get_variables()
trainable_variables = tf.contrib.framework.get_trainable_variables()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(all_variables))
    print(sess.run(trainable_variables))

输出：

[1.0, 2.0, 3.0]
[3.0]

4. get_variables_by_name(): 根据名称获取变量列表。可以使用通配符(*)来匹配多个变量名，获取包含通配符的变量列表。

var1 = tf.Variable(1.0, name="var1")
var2 = tf.Variable(2.0, name="var2")
trainable_var = tf.Variable(3.0, name="trainable_var", trainable=True)

variables = tf.contrib.framework.get_variables_by_name("var*")

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(variables))

输出：

[1.0, 2.0]

5. variable_collections(): 返回所有变量集合的列表。

var1 = tf.Variable(1.0, name="var1")
var2 = tf.Variable(2.0, name="var2")

tf.add_to_collection("my_collection", var1)
tf.add_to_collection("my_collection", var2)

collections = tf.contrib.framework.variable_collections()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(collections))

输出：

['my_collection']

这些方法可以帮助我们更好地管理和操作变量。使用合适的方法，可以方便地获取、创建、过滤变量，并进行相应的操作。