tensorflow 获取所有variable或tensor的name示例

TensorFlow是当前最流行的深度学习框架之一，它提供了丰富的API，方便我们进行模型的构建、训练和部署等操作。在使用TensorFlow时，我们常常需要获取模型中所有variable或tensor的name，以便进行后续的操作，比如对某些变量进行初始化、保存或恢复等。本文将从多个角度分析如何在TensorFlow中获取所有variable或tensor的name，并给出相关的示例代码。

1. 使用tf.trainable_variables()获取所有可训练变量的name

在TensorFlow中，我们可以使用tf.trainable_variables()函数获取所有可训练变量的name。这里的可训练变量指的是那些需要在训练过程中不断更新的变量，比如神经网络中的权重和偏置等。

示例代码如下：

```python

import tensorflow as tf

# 构建一个简单的神经网络模型

inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784], name='inputs')

labels = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name='labels')

hidden = tf.layers.dense(inputs, units=256, activation=tf.nn.relu, name='hidden')

logits = tf.layers.dense(hidden, units=10, name='logits')

# 获取所有可训练变量的name

trainable_vars = tf.trainable_variables()

for var in trainable_vars:

print(var.name)

```

运行结果如下：

```

hidden/kernel:0

hidden/bias:0

logits/kernel:0

logits/bias:0

```

从运行结果可以看出，tf.trainable_variables()函数返回的是一个Variable列表，每个Variable包含了变量的name、shape和值等信息。我们可以通过var.name获取每个变量的name，并对其进行后续的操作。

2. 使用tf.global_variables()获取所有全局变量的name

除了可训练变量外，TensorFlow还有很多全局变量，比如运行时需要用到的一些统计信息、优化器的学习率等。我们可以使用tf.global_variables()函数获取所有全局变量的name。

示例代码如下：

```python

import tensorflow as tf

# 构建一个简单的神经网络模型

inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784], name='inputs')

labels = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name='labels')

hidden = tf.layers.dense(inputs, units=256, activation=tf.nn.relu, name='hidden')

logits = tf.layers.dense(hidden, units=10, name='logits')

# 获取所有全局变量的name

global_vars = tf.global_variables()

for var in global_vars:

print(var.name)

```

运行结果如下：

```

hidden/kernel:0

hidden/bias:0

logits/kernel:0

logits/bias:0

```

从运行结果可以看出，tf.global_variables()函数返回的也是一个Variable列表，其中包含了所有的全局变量。我们同样可以通过var.name获取每个变量的name，并对其进行后续的操作。

3. 使用tf.GraphKeys获取所有变量的name

除了通过tf.trainable_variables()和tf.global_variables()获取变量的name外，我们还可以通过tf.GraphKeys枚举类型来获取所有的变量。tf.GraphKeys包含了TensorFlow中常用的一些变量类型，比如TRAINABLE_VARIABLES、GLOBAL_VARIABLES、LOCAL_VARIABLES等。

示例代码如下：

```python

import tensorflow as tf

# 构建一个简单的神经网络模型

inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784], name='inputs')

labels = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name='labels')

hidden = tf.layers.dense(inputs, units=256, activation=tf.nn.relu, name='hidden')

logits = tf.layers.dense(hidden, units=10, name='logits')

# 获取所有变量的name

all_vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES)

for var in all_vars:

print(var.name)

```

运行结果如下：

```

hidden/kernel:0

hidden/bias:0

logits/kernel:0

logits/bias:0

```

从运行结果可以看出，tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES)函数也返回了所有的变量。需要注意的是，由于tf.GraphKeys中包含了很多变量类型，我们需要根据具体的情况来选择对应的变量类型。

4. 使用tf.contrib.framework.list_variables获取变量列表

除了上述方法外，我们还可以使用tf.contrib.framework.list_variables函数获取模型的所有变量列表。该函数返回的是一个元组列表，每个元组包含了变量的name和shape等信息。

示例代码如下：

```python

import tensorflow as tf

# 加载一个已经保存的模型

with tf.Session() as sess:

saver = tf.train.import_meta_graph('model.ckpt.meta')

saver.restore(sess, 'model.ckpt')

# 获取模型的所有变量列表

var_list = tf.contrib.framework.list_variables('model.ckpt')

for var in var_list:

print(var)

```

运行结果如下：

```

('hidden/bias', [256])

('hidden/kernel', [784, 256])

('logits/bias', [10])

('logits/kernel', [256, 10])

```

从运行结果可以看出，tf.contrib.framework.list_variables函数返回的是一个元组列表，每个元组包含了变量的name和shape等信息。我们可以通过var[0]获取每个变量的name，并对其进行后续的操作。

综上所述，本文从多个角度分析了如何在TensorFlow中获取所有variable或tensor的name，并给出了相关的示例代码。通过这些方法，我们可以更方便地对模型中的变量进行初始化、保存和恢复等操作，提高我们的工作效率。