Метод watched_variables

Метод watched_variables принадлежит классу tf.GradientTape и возвращает коллекцию переменных TensorFlow, которые в данный момент отслеживаются лентой. Лента автоматически следит за обучаемыми переменными, созданными через tf.Variable, а также за тензорами, явно добавленными через метод watch. Метод не принимает параметров и возвращает объект, подобный списку, элементы которого можно перебирать в цикле или преобразовывать в список.

Синтаксис

tape.watched_variables()

Пример

Давайте создадим ленту и одну переменную, а затем посмотрим, какие переменные она отслеживает:

import tensorflow as tf

v = tf.Variable([1.0, 2.0, 3.0])

with tf.GradientTape() as tape:
	watched = tape.watched_variables()
	print(len(watched))

Результат выполнения кода:

0

Пример

Метод возвращает переменные, за которыми лента начала следить после выполнения операций над ними:

import tensorflow as tf

v = tf.Variable([1.0, 2.0, 3.0])

with tf.GradientTape() as tape:
	res = v * 2
	watched = tape.watched_variables()
	print(len(watched))
	print(watched[0].numpy())

Результат выполнения кода:

1
[1. 2. 3.]

Пример

Давайте посмотрим, как меняется список отслеживаемых переменных при работе с несколькими переменными:

import tensorflow as tf

v1 = tf.Variable([1.0, 2.0, 3.0])
v2 = tf.Variable([4.0, 5.0, 6.0])

with tf.GradientTape() as tape:
	res = v1 + v2
	watched = tape.watched_variables()
	print(len(watched))
	for v in watched:
		print(v.numpy())

Результат выполнения кода:

2
[1. 2. 3.]
[4. 5. 6.]

Пример

Давайте добавим в ленту обычный тензор через метод watch и проверим результат:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0])

with tf.GradientTape() as tape:
	tape.watch(t)
	res = t * 2
	watched = tape.watched_variables()
	print(len(watched))

Результат выполнения кода:

0

Обратите внимание, что тензор, добавленный через watch, не попадает в список watched_variables, так как этот метод возвращает только переменные типа tf.Variable.

Смотрите также

класс GradientTape,
который записывает операции для вычисления градиентов
метод watch,
который добавляет тензор под наблюдение ленты
метод gradient,
который вычисляет градиент записанной операции
метод reset,
который очищает записанную лентой информацию