1つのスコープの変数を抽出するためのtf.get_collection

Question

n（たとえばn = 3）のスコープとx（たとえばx = 4）のスコープで定義された変数はありません。 スコープは、次のとおりです。

model/generator_0 
model/generator_1 
model/generator_2 

私は損失を計算したら、私が抽出し、実行時に基準に基づいて、一つだけのスコープのからすべての変数を提供したいです。明らかに動作しませんでした

train_vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, 'model/generator_'+tf.cast(idx, tf.string)) 

：したがって、私は選択範囲idxの指数は、私はすでに試してみましたint32の

<tf.Tensor 'model/Cast:0' shape=() dtype=int32> 

にキャストargminテンソルです。 idxを使用して特定のスコープに属する変数xをすべてオプティマイザに渡す方法はありますか？

ありがとうございます！あなたはTF 1.0 RC1以降では、このような何かを行うことができ

ビネーシュスリニバサン

Answer 1

：

v = tf.Variable(tf.ones(())) 
loss = tf.identity(v) 
with tf.variable_scope('adamoptim') as vs: 
    optim = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.1).minimize(loss) 
optim_vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, scope=vs.name) 
print([v.name for v in optim_vars]) #=> prints lists of vars created