Tensorflow：按名称分配变量

我想分配/修改变量的值，我希望通过名称来调用它们。Tensorflow：按名称分配变量

对于为例：

vars = tf.trainable_variables() 
print(vars[1].name)

'矩阵1：0'

upt = vars['matrix1:0'].assign_add(tf.constant(1)) 
sess.run(upt)

这样做的原因是，对变量指标是不可靠的，因为它们都依赖何时他们在代码中运行。通过添加一个新变量，所有索引都需要移位，这是不方便的。使用名字会让我的生活变得更容易。

2016-06-08 PhABC

怎么样'瓦尔在= {v.name:v当V tf.trainable_variables（）}' –

现在，你如何通过调用它们的名字来给变量赋新值？ – PhABC

然后你可以做'vars ['matrix1：0']。assign_add（tf.constant（1））' –

您可以使用Python生成器表达式来构建这样

vars={v.name:v for v in tf.trainable_variables()}

一本字典，然后修改变量

vars['matrix1:0'].assign_add(tf.constant(1))

2016-06-08 20:40:34

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