在TensorFlow中,可以使用tf.global_variables()函数来列出图形中的变量。该函数返回一个Variable对象的列表,这些变量是在图形中定义的全局变量。
以下是使用TensorFlow列出图形中变量的示例代码:
import tensorflow as tf
# 创建一个图形
graph = tf.Graph()
# 在图形中定义一些变量
with graph.as_default():
var1 = tf.Variable(1, name='var1')
var2 = tf.Variable(2, name='var2')
var3 = tf.Variable(3, name='var3')
# 列出图形中的变量
with tf.Session(graph=graph) as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
variables = tf.global_variables()
for var in variables:
print(var.name)
输出结果将会是:
var1:0
var2:0
var3:0
在这个例子中,我们创建了一个图形,并在图形中定义了三个变量var1、var2和var3。然后,我们使用tf.global_variables()函数列出了图形中的所有变量,并打印出它们的名称。
请注意,为了正确地列出变量,我们需要在会话中运行tf.global_variables_initializer()来初始化这些变量。
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