python - Tensorflow:如何从 rnn_cell.BasicLSTM 和 rnn_cell.MultiRNNCell 获取所有变量

Question

我有一个设置，我需要在使用 tf.initialize_all_variables() 的主要初始化之后初始化 LSTM。 IE。我想调用 tf.initialize_variables([var_list])

有没有办法为两者收集所有内部可训练变量:

• rnn_cell.BasicLSTM
• rnn_cell.MultiRNNCell

以便我可以初始化仅这些参数？

我想要这个的主要原因是我不想重新初始化之前的一些训练值。

Answer 1

解决问题的最简单方法是使用变量范围。范围内的变量名称将以其名称为前缀。这是一个简短的片段:

cell = rnn_cell.BasicLSTMCell(num_nodes)

with tf.variable_scope("LSTM") as vs:
  # Execute the LSTM cell here in any way, for example:
  for i in range(num_steps):
    output[i], state = cell(input_data[i], state)

  # Retrieve just the LSTM variables.
  lstm_variables = [v for v in tf.all_variables()
                    if v.name.startswith(vs.name)]

# [..]
# Initialize the LSTM variables.
tf.initialize_variables(lstm_variables)

它与 MultiRNNCell 的工作方式相同。

编辑:将 tf.trainable_variables 更改为 tf.all_variables()