如何在tensorflow2.0 2.0中按名称查找变量

Question

tensorflow 2.0似乎删除了函数tf.global_variables()。那么，我的问题是:如何在模型中找到具有给定名称的变量？tensorflow 2.0提供了这样的功能吗？

目前，我们的培训框架无法访问构建模型的代码。它使用tf.global_variables()查找加载模型中的各种变量，以推入和提取训练数据或结果。tensorflow 2.0能够支持这种框架吗？

Answer 1

tensorflow 2.0能够支持这种框架吗？

不，不会的。

Tensorflow 2.0的第一个设计选择之一是完全删除全局集合(例如tf.global_variables())，而采用以Python为中心的方法，使用携带自己变量的Python对象。

现在推荐的做法是构建一个Keras模型，并在代码中的任何地方使用相同的模型，方法是使用Python对象。您可以通过访问model.trainable_variables和model.non_trainable_weights来访问对象的可训练变量和不可训练变量。

简而言之，您必须开始将代码库迁移到面向对象的方法，因为tensorflow的1.x方法(依赖全局集合、按名称获取变量等)在2.0中是不可用的。