函数：tf.GraphKeys

GraphKeys 类

定义在：tensorflow/python/framework/ops.py.

参见指南：构建图>图形集合

用于图形集合的标准名称.

标准库使用各种已知的名称来收集和检索与图形相关联的值.例如,如果没有指定,则 tf.Optimizer 子类默认优化收集的变量tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES,但也可以传递显式的变量列表.

定义了以下标准键：

• GLOBAL_VARIABLES：默认的 Variable 对象集合,在分布式环境共享(模型变量是其中的子集).参考：tf.global_variables.通常,所有TRAINABLE_VARIABLES 变量都将在 MODEL_VARIABLES,所有 MODEL_VARIABLES 变量都将在 GLOBAL_VARIABLES.
• LOCAL_VARIABLES：每台计算机的局部变量对象的子集.通常用于临时变量,如计数器.注意：使用 tf.contrib.framework.local_variable 添加到此集合.
• MODEL_VARIABLES：在模型中用于推理(前馈)的变量对象的子集.注意：使用 tf.contrib.framework.model_variable 添加到此集合.
• TRAINABLE_VARIABLES：将由优化器训练的变量对象的子集.
• SUMMARIES：在关系图中创建的汇总张量对象.
• QUEUE_RUNNERS：用于为计算生成输入的 QueueRunner 对象.
• MOVING_AVERAGE_VARIABLES：变量对象的子集,它也将保持移动平均值.
• REGULARIZATION_LOSSES：在图形构造期间收集的正规化损失.

定义了以下标准键,但是它们的集合并没有像其他的那样自动填充：

• WEIGHTS
• BIASES
• ACTIVATIONS

其他的类成员

• ACTIVATIONS
  
• ASSET_FILEPATHS
  
• BIASES
  
• CONCATENATED_VARIABLES
  
• COND_CONTEXT
  
• EVAL_STEP
  
• GLOBAL_STEP
  
• GLOBAL_VARIABLES
  
• INIT_OP
  
• LOCAL_INIT_OP
  
• LOCAL_RESOURCES
  
• LOCAL_VARIABLES
  
• LOSSES
  
• MODEL_VARIABLES
  
• MOVING_AVERAGE_VARIABLES
  
• QUEUE_RUNNERS
  
• READY_FOR_LOCAL_INIT_OP
  
• READY_OP
  
• REGULARIZATION_LOSSES
  
• RESOURCES
  
• SAVEABLE_OBJECTS
  
• SAVERS
  
• SUMMARIES
  
• SUMMARY_OP
  
• TABLE_INITIALIZERS
  
• TRAINABLE_RESOURCE_VARIABLES
  
• TRAINABLE_VARIABLES
  
• TRAIN_OP
  
• UPDATE_OPS
  
• VARIABLES
  
• WEIGHTS
  
• WHILE_CONTEXT