Question

我正在使用tf.get_collection()的范围正则表达式获取我想要使用单独的优化器运行的变量集合。然后我想要一个单独的集合，其中包含我指定的集合中未包含的所有其他变量，以便我可以确保所有这些变量都传递给其他优化器。我提出了一种方法，但我不确定它是否最有效。在tensorflow中有更好的方法吗？考虑下面的例子..

import tensorflow as tf

图表= tf.Graph（）与graph.as_default（）：

with tf.name_scope('some_scope1'):
    a = tf.Variable(1, 'a')
    b = tf.Variable(2, 'b')
    c = tf.Variable(3, 'c')

with tf.name_scope('some_scope2'):
    d = tf.Variable(4, 'd')
    e = tf.Variable(5, 'e')
    f = tf.Variable(6, 'f')

h = tf.Variable(8, 'h')

trainable_collection = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES)
scope_collection = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='some_scope')
no_scope = [var for var in trainable_collection if var not in scope_collection]

for i in trainable_collection:
    if i not in scope_collection:
        print i.name   # i.name if you want just a name

for i in no_scope:
    print i.name

no_scope确实包含scope_collection中未包含的所有变量，但我不确定这是否是执行此操作的最佳方法？还有其他选择吗？

两个集合之间的Tensorflow差异

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