TensorFlowでtf.get_collection（）を理解する方法
docs のtf.get_collection()から混乱しています。
指定された名前を持つコレクション内の値のリストを返します。
そして、インターネットからの例はこちらです
from_vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, from_scope)
tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLESからfrom_scopeの変数を収集するということですか？
ただし、別のスコープから変数を取得する場合、この関数を使用するにはどうすればよいですか？ありがとうございました！
コレクションは、値の名前付きセットに他なりません。
すべての値は計算グラフのノードです。
すべてのノードには名前があり、名前はスコープの連結/および値、例：preceding/scopes/in/that/way/value
get_collection、scopeなしでは、フィルター操作を適用せずにコレクション内のすべての値を取得できます。
scopeパラメーターが存在する場合、ノードの名前が指定されたscopeで始まる場合にのみ、コレクションのすべての要素がフィルターに掛けられて返されます。
文字列docで説明されているように：
TRAINABLE_VARIABLES：オプティマイザーによってトレーニングされるVariableオブジェクトのサブセット。
そして
scope：（オプション）文字列。指定された場合、結果のリストは、
re.matchを使用してname属性がscopeと一致するアイテムのみを含むようにフィルターされます。スコープが指定されている場合、name属性のないアイテムは返されません。re.matchの選択は、特別なトークンのないscopeがプレフィックスでフィルタリングすることを意味します。
そのため、指定されたスコープ内のトレーニング可能な変数のリストを返します。