tf.trainable_variables和tf.all_va

tf.trainable_variables返回的是需要训练的变量列表

tf.all_variables返回的是所有变量的列表

例如：

import tensorflow as tf;    
import numpy as np;    
import matplotlib.pyplot as plt;    
  
v = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[1], dtype=tf.float32), name='v')  
v1 = tf.Variable(tf.constant(5, shape=[1], dtype=tf.float32), name='v1')  
  
global_step = tf.Variable(tf.constant(5, shape=[1], dtype=tf.float32), name='global_step', trainable=False)  
ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99, global_step)  
  
for ele1 in tf.trainable_variables():  
    print ele1.name  
for ele2 in tf.all_variables():  
    print ele2.name  

输出：
v:0
v1:0

v:0
v1:0
global_step:0

分析：

上面得到两个变量，后面的一个得到上三个变量，因为global_step在声明的时候说明不是训练变量，用来关键字trainable=False。