python人工智能tensorflow函數(shù)tf.get_collection使用方法
更新時(shí)間：2022年05月05日 10:59:04 作者：Bubbliiiing
這篇文章主要為大家介紹了python人工智能tensorflow函數(shù)tf.get_collection使用方法，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪
參數(shù)數(shù)量及其作用
該函數(shù)共有兩個(gè)參數(shù)，分別是key和scope。
def get_collection(key, scope=None)
Wrapper for Graph.get_collection() using the default graph.
See tf.Graph.get_collection for more details.
Args:
key: The key for the collection. For example, the `GraphKeys` class
contains many standard names for collections.
scope: (Optional.) If supplied, the resulting list is filtered to include
only items whose `name` attribute matches using `re.match`. Items
without a `name` attribute are never returned if a scope is supplied and
the choice or `re.match` means that a `scope` without special tokens
filters by prefix.
Returns:
The list of values in the collection with the given `name`, or
an empty list if no value has been added to that collection. The
list contains the values in the order under which they were
collected.
該函數(shù)的作用是從一個(gè)collection中取出全部變量，形成列個(gè)列表，key參數(shù)中輸入的是collection的名稱。
該函數(shù)常常與tf.get_variable和tf.add_to_collection配合使用。
例子
該例子將分別舉例tf.get_collection與tf.get_variable和tf.add_to_collection的配合使用方法。
import tensorflow as tf;
import numpy as np;
c1 = ['c1', tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]
v1 = tf.get_variable('v1', [1], initializer=tf.constant_initializer(1),collections=c1)
v2 = tf.get_variable('v2', [1], initializer=tf.constant_initializer(2))
tf.add_to_collection('c2', v2)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(tf.get_collection('c1'))
print(tf.get_collection('c2'))
其輸出為：
[<tf.Variable 'v1:0' shape=(1,) dtype=float32_ref>] [<tf.Variable 'v2:0' shape=(1,) dtype=float32_ref>]
tf.get_variable的用法可以參照我的另一篇博文：
python人工智能tensorflow函數(shù)tf.get_variable使用方法
以上就是python人工智能tensorflow函數(shù)tf.get_collection使用方法的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于tensorflow函數(shù)tf.get_collection的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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