#乙個tensorflow程式斷開的部分可能要建立變數
#如果有一種方法來訪問所有的變數是非常有用的
#因為這個原因tensorflow提供了集合，是一些張量的集合
#或者是其他的物件，就像tf.variable 例項一樣
#預設情況下 tf.variable 物件被放置在下面的兩個集合中
#tf.graphkeys.global_variables
#變數可以在多個裝置之間被分享
#tf.graphkeys.trainable_variables
#tensorflow會自動對上面集中的變數進行計算，列如自動求導
#如果你不想讓變數被自動訓練
#可以將它新增到 tf.graphkeys.local_variables集合中
#下面的**塊解釋了如何將my_local變數新增到這個集合中
import
tensorflow as tf
my_local = tf.get_variable("
my_local
", shape=(), collections=[tf.graphkeys.local_variables])
#alternatively you can specify trainable=false as an argument to tf.get_variable
my_non_trainable = tf.get_variable("
my_non_trainable
", shape=(), trainable=false)
#you can also use your own collections, any string is a valid collection name
tf.add_to_collection("
my_collection_name
",my_local)
#and to retrieve a list of all the variables (or other objects) you've placed in a collection you can use
tf.get_collection("
my_collection_name
")
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