TensorFlowはある変数_スコープ内の変数を保存できますか？

Question

私はTensoFlowが明示的に次のように変数リストを指定することで、特定の変数を保存することができることを知っている：

var1 = tf.get_variable('var_1', shape, dtype) 
var2 = tf.get_variable('var_2', shape, dtype) 
saver = tf.train.Saver([var1, var2]) 
saver.save(sess, path) 

しかし、私は私がしたい場合ので、TFは 特定variable_scopeかの変数を救うことができるかどうかではないドンモデルを事前にトレーニングし、パラメータがすべて特定のvariable_scopeにある場合、variable_scope内のすべての変数を保存して復元すると便利です。 TFが今機能を実現できない場合は、モデルを事前にトレーニングし、事前訓練を受けたモデルのパラメータを保存する方法に関するアドバイスをお願いします。 ありがとうございました。

Answer 1

あなたは次のようにtf.get_collection()を使用して接頭辞scope_prefixを持つ変数のスコープについてtf.train.Saverを作成することができます。

saver = tf.train.Saver(
    tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, scope_prefix))