本文整理汇总了Python中tensorflow.contrib.slim.get_trainable_variables方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python slim.get_trainable_variables方法的具体用法？Python slim.get_trainable_variables怎么用？Python slim.get_trainable_variables使用的例子？那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类tensorflow.contrib.slim的用法示例。
在下文中一共展示了slim.get_trainable_variables方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: get_gradients
# 需要导入模块: from tensorflow.contrib import slim [as 别名]
# 或者: from tensorflow.contrib.slim import get_trainable_variables [as 别名]
def get_gradients(self, optimizer, loss):
'''
:param optimizer:
:param loss:
:return:
return vars and grads that not be fixed
'''
# if cfgs.FIXED_BLOCKS > 0:
# trainable_vars = tf.trainable_variables()
# # trained_vars = slim.get_trainable_variables()
# start_names = [cfgs.NET_NAME + '/block%d'%i for i in range(1, cfgs.FIXED_BLOCKS+1)] + \
# [cfgs.NET_NAME + '/conv1']
# start_names = tuple(start_names)
# trained_var_list = []
# for var in trainable_vars:
# if not var.name.startswith(start_names):
# trained_var_list.append(var)
# # slim.learning.train()
# grads = optimizer.compute_gradients(loss, var_list=trained_var_list)
# return grads
# else:
# return optimizer.compute_gradients(loss)
return optimizer.compute_gradients(loss)