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。

相关问题

tf.graphkeys.global_variables

tf.graphkeys.global_variables是TensorFlow中的一个常量，它表示全局变量的集合。在TensorFlow中，变量是指可以在计算图中被修改和更新的张量。全局变量是指在整个计算图中都可以被访问和修改的变量。这个常量可以用于获取所有的全局变量，例如通过tf.train.global_variables()函数获取。

tf.compat.v1.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES含义

tf.compat.v1.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES是TensorFlow中的一个默认集合，包含了所有的全局变量（也称为共享变量）。这些变量是在整个计算图中共享的，并且可以在不同的会话和运行中保持其值不变。通常，这些变量用于存储模型参数和其他共享信息，例如滑动平均值和累积器。

该集合包含了所有的变量，包括由tf.Variable创建的变量和其他类型的变量，例如tf.get_variable创建的变量和tf.compat.v1.trainable_variables等。这些变量可以通过tf.compat.v1.global_variables函数来获取，并且可以用于初始化、保存和加载模型参数。