trainable_variables 方法在 Tensorflow 中到底属于什么地方？
Where exactly does trainable_variables method belong in Tensorflow?
我是深度学习和 tensorflow 的新手，现在正在尝试学习如何通过以下示例代码实现基于函数 API（不是 keras）的深度学习代码。
在我正在查看的代码中，我发现消息来源说 'gradients=tape.gradient(loss,model.trainable variables)'
我凭直觉得到了可训练变量的含义，但是为了清楚地理解，我尝试搜索 tensorflow 文档（该方法属于哪个模块或 class，哪些是关键参数等），但我无法找到我想要的信息。 （'trainable variables' 方法不在他们的文档索引中，我想知道为什么）
所以谁能告诉我 module/class trainable_variable 方法属于哪个，它有哪些参数，以及它是如何判断并从模型中获取所有可训练变量的？
你没有找到这个方法是因为trainable_variables不是一个方法，而是一个attribute/property。 Model class 有一个 trainable_variables 属性，官方没有记录。它继承自基础 class Layer, and to put it shortly, the list (of trainable variables) gets populated as new layers are added, since all layers have an init parameter trainable (this comes from base class Layer too). You can check the source code if you want to: "the source of the property", "adding new weights to layer appends to the list".
我是深度学习和 tensorflow 的新手，现在正在尝试学习如何通过以下示例代码实现基于函数 API（不是 keras）的深度学习代码。 在我正在查看的代码中，我发现消息来源说 'gradients=tape.gradient(loss,model.trainable variables)' 我凭直觉得到了可训练变量的含义，但是为了清楚地理解，我尝试搜索 tensorflow 文档（该方法属于哪个模块或 class，哪些是关键参数等），但我无法找到我想要的信息。 （'trainable variables' 方法不在他们的文档索引中，我想知道为什么）
所以谁能告诉我 module/class trainable_variable 方法属于哪个，它有哪些参数，以及它是如何判断并从模型中获取所有可训练变量的？
你没有找到这个方法是因为trainable_variables不是一个方法，而是一个attribute/property。 Model class 有一个 trainable_variables 属性，官方没有记录。它继承自基础 class Layer, and to put it shortly, the list (of trainable variables) gets populated as new layers are added, since all layers have an init parameter trainable (this comes from base class Layer too). You can check the source code if you want to: "the source of the property", "adding new weights to layer appends to the list".