slim.arg_scope中的outputs_collections是什么意思？

Question

苗条地在alexne.py中看到了它，找不到此文档。想知道什么是收藏？我猜它是一种容器，在这种情况下，它将用于输出节点？并想知道这样做的目的是什么，而不是使用输出的名称。

    with tf.variable_scope(scope, 'alexnet_v2', [inputs]) as sc:

    end_points_collection = sc.name + '_end_points'
    with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.fully_connected, slim.max_pool2d],
                        outputs_collections=[end_points_collection]):
        net = slim.conv2d(inputs, 64, [11,11], 4, padding = 'VALID', scope ='conv1')

Answer 1

集合只是容器，用于对具有相似含义的图节点进行分组。

假设任何新的可训练对象Variable都放置在名为trainable_variables的集合中，可以使用进行访问tf.get_collection('trainable_variables')。

同样，您可以为该层的输出传递一个集合。