tf.GraphKeys2.0

`tf.GraphKeys` 在 TensorFlow 2.0 版本中已经被弃用，改为了更加直观的方式来组织和管理图结构。在 TensorFlow 2.0 中，可以通过 `tf.function` 和 `tf.Module` 来管理变量、子图等对象。具体来说，可以使用 `tf.Module` 来创建模块，将需要管理的变量、子模块等对象作为该模块的属性，这样可以方便地进行保存、加载等操作。而 `tf.function` 则是用来将 Python 函数转换为 TensorFlow 图的装饰器，在函数内部创建的所有变量和操作都会被自动加入到该函数对应的图中。此外，可以使用 `tf.GradientTape` 来记录计算过程，以便进行自动求导。总之，TensorFlow 2.0 提供了更加简单、直观、灵活的方式来管理图结构。

相关问题

tf.GraphKeys 2.0版本

在 TensorFlow 2.0 中，tf.GraphKeys 已经被弃用，被 tf.compat.v1.GraphKeys 取代。tf.compat.v1 是 TensorFlow 1.x 兼容模块的一部分，用于允许 TensorFlow 1.x 代码在 TensorFlow 2.x 中运行。

在 TensorFlow 2.0 中，推荐使用 tf.name_scope 和 tf.function 来代替 tf.GraphKeys。tf.name_scope 和 tf.function 可以更好地定义和管理变量和计算图结构。例如，可以使用 tf.name_scope 来指定变量的作用域，以便更好地组织计算图结构。而 tf.function 则可以将 Python 函数转换为 TensorFlow 计算图，使得计算图可以更好地优化和执行。

tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES使用演示

`tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES`是一个TensorFlow内置的集合，用于存储全局变量。我们可以使用该集合来获取所有的全局变量。

以下是一个简单的演示：

import tensorflow as tf

# 定义两个变量
var1 = tf.Variable(1.0, name='var1')
var2 = tf.Variable(2.0, name='var2')

# 将变量添加到 GLOBAL_VARIABLES 集合中
tf.add_to_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, var1)
tf.add_to_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, var2)

# 获取所有的全局变量
global_vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES)

# 打印全局变量的名称和形状
for var in global_vars:
    print(var.name, var.shape)

输出：

var1:0 ()
var2:0 ()

在此示例中，我们定义了两个变量并将它们添加到 `tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES` 集合中。我们可以使用 `tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES)` 来获取该集合中的所有变量，并使用循环遍历所有变量以打印它们的名称和形状。