如何在tensorflow中设置默认变量集合？

在TensorFlow中，可以使用tf.get_collection和tf.add_to_collection来设置和获取默认变量集合。

默认变量集合是TensorFlow中的一种机制，用于管理变量。通过将变量添加到默认变量集合中，可以方便地对它们进行统一的管理和操作。

要设置默认变量集合，可以使用tf.add_to_collection函数。例如，要将一个变量var添加到默认变量集合中，可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

var = tf.Variable(0.0, name='my_variable')
tf.add_to_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, var)

在上述代码中，tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES是TensorFlow提供的一个默认变量集合的键。通过将变量var添加到该集合中，可以将其纳入默认变量集合的管理范围。

要获取默认变量集合中的变量，可以使用tf.get_collection函数。例如，要获取默认变量集合中所有的变量，可以使用以下代码：

import tensorflow as tf

variables = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES)

上述代码将返回默认变量集合中的所有变量，并将其存储在variables列表中。

默认变量集合在TensorFlow中有广泛的应用场景，例如模型保存和恢复、变量初始化、正则化等。通过将变量添加到默认变量集合中，可以更方便地对它们进行管理和操作。

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