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Tensorflow: tf.trainable_variables()不显示我的模式权重

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，广泛应用于深度学习和人工智能领域。tf.trainable_variables()是TensorFlow中的一个函数，用于获取可训练的变量列表。

在TensorFlow中，变量是机器学习模型中需要进行训练的参数，例如神经网络的权重和偏置。tf.trainable_variables()函数可以返回当前计算图中所有可训练的变量列表。

然而，如果tf.trainable_variables()不显示你的模型权重，可能有以下几个原因：

模型中没有定义可训练的变量：在构建模型的过程中，可能没有明确地定义可训练的变量。在TensorFlow中，变量需要使用tf.Variable()函数进行定义，并设置trainable=True参数来指定该变量是否可训练。
变量尚未被使用：如果在调用tf.trainable_variables()之前，模型的权重变量尚未被使用，那么tf.trainable_variables()将不会返回这些变量。确保在调用tf.trainable_variables()之前，模型的权重变量已经被使用，例如在模型的前向传播过程中。
变量作用域的问题：如果模型的权重变量被定义在特定的变量作用域中，而tf.trainable_variables()默认只返回默认作用域下的变量。可以通过设置tf.variable_scope()来指定变量作用域，并在调用tf.trainable_variables()时传入该作用域参数，以获取特定作用域下的可训练变量列表。

总结起来，如果tf.trainable_variables()不显示你的模型权重，可以检查是否正确定义了可训练的变量，确保权重变量已经被使用，并注意变量作用域的设置。如果问题仍然存在，可能需要进一步检查代码逻辑或提供更多的上下文信息以便进行问题排查。

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