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GraphKeys 类
定义在：tensorflow/python/framework/ops.py.
参见指南：构建图>图形集合
用于图形集合的标准名称.
标准库使用各种已知的名称来收集和检索与图形相关联的值.例如,如果没有指定,则 tf.Optimizer 子类默认优化收集的变量tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES,但也可以传递显式的变量列表.
定义了以下标准键：
- GLOBAL_VARIABLES：默认的 Variable 对象集合,在分布式环境共享(模型变量是其中的子集).参考：tf.global_variables.通常,所有TRAINABLE_VARIABLES 变量都将在 MODEL_VARIABLES,所有 MODEL_VARIABLES 变量都将在 GLOBAL_VARIABLES.
- LOCAL_VARIABLES：每台计算机的局部变量对象的子集.通常用于临时变量,如计数器.注意：使用 tf.contrib.framework.local_variable 添加到此集合.
- MODEL_VARIABLES：在模型中用于推理(前馈)的变量对象的子集.注意：使用 tf.contrib.framework.model_variable 添加到此集合.
- TRAINABLE_VARIABLES：将由优化器训练的变量对象的子集.
- SUMMARIES：在关系图中创建的汇总张量对象.
- QUEUE_RUNNERS：用于为计算生成输入的 QueueRunner 对象.
- MOVING_AVERAGE_VARIABLES：变量对象的子集,它也将保持移动平均值.
- REGULARIZATION_LOSSES：在图形构造期间收集的正规化损失.
定义了以下标准键,但是它们的集合并没有像其他的那样自动填充：
- WEIGHTS
- BIASES
- ACTIVATIONS