tensorflow 2.0似乎删除了功能tf.global_variables（）。我的问题是：如何在模型中找到具有给定名称的变量？tensorflow 2.0是否提供执行此操作的功能？
当前，我们的培训框架无法访问构建模型的代码。它使用tf.global_variables（）在加载的模型中查找各种变量，以推入和拉出训练数据或结果。tensorflow 2.0能够支持这种框架吗？
tensorflow 2.0能够支持这种框架吗？
不，不会。
Tensorflow 2.0的第一个设计选择是完全删除全局集合（例如tf.global_variables()），转而使用以Python为中心的方法来使用带有自己变量的Python对象。
现在推荐的做法是使用Python对象构建Keras模型，并在代码中的所有位置使用相同的模型。您可以通过访问model.trainable_variables和来访问对象的可训练变量和不可训练变量model.non_trainable_weights。
简而言之，您必须开始将代码库迁移到面向对象的方法，因为Tensorflow的1.x方法（依赖于全局集合，通过名称获取变量等）在2.0中将不可用。
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