tensorflow中 tf.add_to_collection、 tf.get_collection 和 tf.add_n函数
tf.add_to_collection(name, value) 用来把一个value放入名称是‘name’的集合,组成一个列表;
tf.get_collection(key, scope=None) 用来获取一个名称是‘key’的集合中的所有元素,返回的是一个列表,列表的顺序是按照变量放入集合中的先后; scope参数可选,表示的是名称空间(名称域),如果指定,就返回名称域中所有放入‘key’的变量的列表,不指定则返回所有变量。
tf.add_n(inputs, name=None), 把所有 ‘inputs’列表中的所有变量值相加,name可选,是操作的名称。
## coding: utf-8 ##
import tensorflow as tf
v1 = tf.get_variable(name='v1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1))
tf.add_to_collection('output', v1) # 把变量v1放入‘output’集合中
v2 = tf.get_variable(name='v2', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(2))
tf.add_to_collection('output', v2)
v3 = tf.get_variable(name='v3', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(3))
tf.add_to_collection('output',v3)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.initialize_all_variables())
print tf.get_collection('output') # 获取'output'列表内容
print sess.run(tf.add_n(tf.get_collection('output'))) # tf.add_n把列表中所有内容一次性相加
# print:
# [<tf.Variable 'v1:0' shape=(1,) dtype=float32_ref>, <tf.Variable 'v2:0' shape=(1,) dtype=float32_ref>, <tf.Variable 'v3:0' shape=(1,) dtype=float32_ref>]
# [ 6.]
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