tf.get_集合提取一个scop的变量

Question

我在每个作用域中定义了n（例如：n=3）个作用域和x（例如：x=4）个变量。 范围包括：

model/generator_0
model/generator_1
model/generator_2

一旦我计算了损失，我想在运行时根据一个标准从一个作用域中提取并提供所有变量。因此，我选择的作用域idx的索引是一个argmin张量，转换成int32

<tf.Tensor 'model/Cast:0' shape=() dtype=int32>

我已经试过了：

train_vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, 'model/generator_'+tf.cast(idx, tf.string)) 

这显然不起作用。 是否有任何方法可以使用idx将属于该特定范围的所有x变量传递给优化器。

提前谢谢！

维涅什斯里尼瓦桑