Метод variables класса Module

Метод variables класса Module возвращает список всех переменных, содержащихся в модели или слое. К переменным относятся веса и смещения, созданные внутри слоев. Метод не принимает параметров и возвращает стандартный список Python с объектами tf.Variable. В отличие от метода trainable_variables, данный метод включает также необучаемые переменные, например статистики слоев нормализации.

Синтаксис

module.variables

Пример

Давайте создадим простой слой Dense и получим список его переменных:

import tensorflow as tf

layer = tf.keras.layers.Dense(3, input_shape=(2,))
res = layer.variables
print(res)

Результат выполнения кода:

[<tf.Variable 'kernel:0' shape=(2, 3) dtype=float32, numpy=
array([[...]], dtype=float32)>, <tf.Variable 'bias:0' shape=(3,) dtype=float32, numpy=array([...], dtype=float32)>]

Пример

Давайте выведем имена и формы всех переменных слоя:

import tensorflow as tf

layer = tf.keras.layers.Dense(3, input_shape=(2,))
for v in layer.variables:
	print(v.name, v.shape)

Результат выполнения кода:

kernel:0 (2, 3)
bias:0 (3,)

Пример

Давайте создадим модель с несколькими слоями и посмотрим, сколько переменных она содержит:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
	tf.keras.layers.Dense(4, input_shape=(2,)),
	tf.keras.layers.Dense(3)
])
res = model.variables
print(len(res))

Результат выполнения кода:

4

Модель содержит четыре переменные: два ядра и два смещения для двух слоев Dense.

Смотрите также

класс Module,
который является базовым классом для моделей и слоев
метод call,
который выполняет прямой проход через модуль
метод __call__,
который вызывает модуль как функцию
метод trainable_variables,
который возвращает только обучаемые переменные