tf.GraphKeys函数

函数:tf.GraphKeys

GraphKeys 类

定义在:tensorflow/python/framework/ops.py.

参见指南:构建图>图形集合

用于图形集合的标准名称.

标准库使用各种已知的名称来收集和检索与图形相关联的值.例如,如果没有指定,则 tf.Optimizer 子类默认优化收集的变量tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES,但也可以传递显式的变量列表.

定义了以下标准键:

  • GLOBAL_VARIABLES:默认的 Variable 对象集合,在分布式环境共享(模型变量是其中的子集).参考:tf.global_variables.通常,所有TRAINABLE_VARIABLES 变量都将在 MODEL_VARIABLES,所有 MODEL_VARIABLES 变量都将在 GLOBAL_VARIABLES.
  • LOCAL_VARIABLES:每台计算机的局部变量对象的子集.通常用于临时变量,如计数器.注意:使用 tf.contrib.framework.local_variable 添加到此集合.
  • MODEL_VARIABLES:在模型中用于推理(前馈)的变量对象的子集.注意:使用 tf.contrib.framework.model_variable 添加到此集合.
  • TRAINABLE_VARIABLES:将由优化器训练的变量对象的子集.
  • SUMMARIES:在关系图中创建的汇总张量对象.
  • QUEUE_RUNNERS:用于为计算生成输入的 QueueRunner 对象.
  • MOVING_AVERAGE_VARIABLES:变量对象的子集,它也将保持移动平均值.
  • REGULARIZATION_LOSSES:在图形构造期间收集的正规化损失.

定义了以下标准键,但是它们的集合并没有像其他的那样自动填充:

  • WEIGHTS
  • BIASES
  • ACTIVATIONS

其他的类成员

  • ACTIVATIONS
  • ASSET_FILEPATHS
  • BIASES
  • CONCATENATED_VARIABLES
  • COND_CONTEXT
  • EVAL_STEP
  • GLOBAL_STEP
  • GLOBAL_VARIABLES
  • INIT_OP
  • LOCAL_INIT_OP
  • LOCAL_RESOURCES
  • LOCAL_VARIABLES
  • LOSSES
  • MODEL_VARIABLES
  • MOVING_AVERAGE_VARIABLES
  • QUEUE_RUNNERS
  • READY_FOR_LOCAL_INIT_OP
  • READY_OP
  • REGULARIZATION_LOSSES
  • RESOURCES
  • SAVEABLE_OBJECTS
  • SAVERS
  • SUMMARIES
  • SUMMARY_OP
  • TABLE_INITIALIZERS
  • TRAINABLE_RESOURCE_VARIABLES
  • TRAINABLE_VARIABLES
  • TRAIN_OP
  • UPDATE_OPS
  • VARIABLES
  • WEIGHTS
  • WHILE_CONTEXT 
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