tf.GraphKeys简介

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GraphKeys

tf.GraphKeys包含所有graph collection中的标准集合名，有点像Python里的build-in fuction。

首先要了解graph collection是什么。

graph collection

在官方教程——图和会话中，介绍什么是tf.Graph是这么说的：

tf.Graph包含两类相关信息：

图结构。图的节点和边缘，指明了各个指令组合在一起的方式，但不规定它们的使用方式。图结构与汇编代码类似：检查图结构可以传达一些有用的信息，但它不包含源代码传达的的所有有用上下文。

**图集合。**TensorFlow提供了一种通用机制，以便在tf.Graph中存储元数据集合。tf.add_to_collection函数允许您将对象列表与一个键相关联(其中tf.GraphKeys定义了部分标准键)，tf.get_collection则允许您查询与键关联的所有对象。TensorFlow库的许多组成部分会使用它：例如，当您创建tf.Variable时，系统会默认将其添加到表示“全局变量(tf.global_variables)”和“可训练变量tf.trainable_variables)”的集合中。当您后续创建tf.train.Saver或tf.train.Optimizer时，这些集合中的变量将用作默认参数。

也就是说，在创建图的过程中，TensorFlow的Python底层会自动用一些collection对op进行归类，方便之后的调用。这部分collection的名字被称为tf.GraphKeys，可以用来获取不同类型的op。当然，我们也可以自定义collection来收集op。

常见GraphKeys

GLOBAL_VARIABLES: 该collection默认加入所有的Variable对象，并且在分布式环境中共享。一般来说，TRAINABLE_VARIABLES包含在MODEL_VARIABLES中，MODEL_VARIABLES包含在GLOBAL_VARIABLES中。
LOCAL_VARIABLES: 与GLOBAL_VARIABLES不同的是，它只包含本机器上的Variable，即不能在分布式环境中共享。
MODEL_VARIABLES: 顾名思义，模型中的变量，在构建模型中，所有用于正向传递的Variable都将添加到这里。
TRAINALBEL_VARIABLES: 所有用于反向传递的Variable，即可训练(可以被optimizer优化，进行参数更新)的变量。
SUMMARIES: 跟Tensorboard相关，这里的Variable都由tf.summary建立并将用于可视化。
QUEUE_RUNNERS: 队列信息，在tf优化中会遇到，正常情况下io速度还是相较于gpu/cpu慢很多，所以为了提升效率异步的方式去处理数据读写和运算 the QueueRunner objects that are used to produce input for a computation.
MOVING_AVERAGE_VARIABLES: the subset of Variable objects that will also keep moving averages.
REGULARIZATION_LOSSES: 正则化loss regularization losses collected during graph construction.

下面通过一些例子来说明一下这个是如何使用的。

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2019-04-21 17:59
# @Author  : zhusimaji
# @File    : adadfafaw.py
# @Software: PyCharm
import tensorflow as tf

sess=tf.Session()
a=tf.get_variable("a",[3,3,32,64],initializer=tf.random_normal_initializer())
b=tf.get_variable("b",[64],initializer=tf.random_normal_initializer())
#collections=None等价于 collection=[tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]
print("I am a:", a)
print("I am b:", b)
print("I am gv:", tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES)
gv= tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES)
          #tf.get_collection(collection_name)返回某个collection的列表


print("I am gv:", gv)
for var in gv:
    print("Iam var:",var)
    print(var is a)
    print(var.get_shape())
    print("----------------")

输出结果如下所示：

I am a: <tf.Variable 'a:0' shape=(3, 3, 32, 64) dtype=float32_ref>
I am b: <tf.Variable 'b:0' shape=(64,) dtype=float32_ref>
I am gv: variables
I am gv: [<tf.Variable 'a:0' shape=(3, 3, 32, 64) dtype=float32_ref>, <tf.Variable 'b:0' shape=(64,) dtype=float32_ref>]
Iam var: <tf.Variable 'a:0' shape=(3, 3, 32, 64) dtype=float32_ref>
True
(3, 3, 32, 64)
----------------
Iam var: <tf.Variable 'b:0' shape=(64,) dtype=float32_ref>
False
(64,)
----------------

由上面的定义可以看到这些变量的定义相当于一个集合，只要你在计算图中定义了相关的变量，这些集合默认就会记录你当前所有定义的变量，后续你也可以通过这种方式去获取当前所有变量，甚者你可以在summary的时候全部记录下来使用。

正文完

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