1.代码

def copy_model_parameters(sess, qnet1, qnet2):# 获取qnet1和qnet2中的可训练变量（参数）q1_params = [t for t in tf.trainable_variables() if t.name.startswith(qnet1.scope)]q1_params = sorted(q1_params, key=lambda v: v.name)q2_params = [t for t in tf.trainable_variables() if t.name.startswith(qnet2.scope)]q2_params = sorted(q2_params, key=lambda v: v.name)update_ops = []# 遍历qnet1和qnet2中的参数，创建更新操作for q1_v, q2_v in zip(q1_params, q2_params):# 创建将qnet1中参数值赋值给qnet2中参数的操作op = q2_v.assign(q1_v)# 将更新操作添加到update_ops列表中update_ops.append(op)# 在TensorFlow会话中运行所有的更新操作，从而将qnet1的参数复制到qnet2中sess.run(update_ops)

2.代码阅读

这个函数用于将一个神经网络模型的参数复制到另一个模型中。函数接受三个输入参数：

1. sess: TensorFlow会话对象，表示当前执行计算图的会话。
2. qnet1: 源神经网络模型，从该模型复制参数。
3. qnet2: 目标神经网络模型，将参数复制到该模型。

函数首先使用tf.trainable_variables()函数获取qnet1和qnet2中的可训练变量（参数），并根据它们的作用域（假设每个模型都有唯一的作用域）对其进行筛选。qnet1和qnet2中的可训练变量分别存储在q1_params和q2_params列表中。

接着，函数通过遍历q1_params和q2_params中的变量，为每一对变量创建一个赋值操作（q2_v.assign(q1_v)）来将qnet1中的变量值复制到qnet2中。这些更新操作被存储在update_ops列表中。

最后，函数使用sess.run(update_ops)在TensorFlow会话中运行所有的更新操作，从而执行将qnet1的参数复制到qnet2中的操作。执行完这个函数后，qnet2的参数将被更新为与qnet1相同的参数值，实现了从一个模型复制参数到另一个模型的目的。

2.1 tf.trainable_variables()

q1_params = [t for t in tf.trainable_variables() if t.name.startswith(qnet1.scope)]

这行代码使用列表推导式从所有的可训练变量（tf.trainable_variables())中筛选出具有指定作用域（qnet1.scope）前缀的变量，并将其保存在q1_params列表中。

具体而言，tf.trainable_variables()函数返回当前图中所有的可训练变量的列表，每个变量都包含了变量的名称、值和其他属性。t.name表示变量的名称，而startswith(qnet1.scope)则检查变量的名称是否以qnet1.scope作为前缀，从而筛选出具有指定作用域前缀的变量。

例如，如果qnet1.scope的值为"qnet1/"，那么q1_params列表将包含所有名称以"qnet1/"作为前缀的可训练变量。这样可以方便地获取qnet1模型中的所有参数，以便后续进行参数复制操作。

这一行代码使用了列表推导式（List Comprehension）的结构，是一种简洁的 Python 编码方式，用于从一个可迭代对象中生成新的列表。

列表推导式的结构如下：

[expression for item in iterable if condition][表达式 for 迭代变量 in 可迭代对象 [if 条件表达式] ]

其中：

• expression：表示对每个item执行的表达式，用于生成新的列表中的元素。
• item：表示迭代的对象中的每个元素。
• iterable：表示要迭代的对象，可以是列表、元组、集合、字典等。
• condition：表示可选的条件表达式，用于筛选出符合条件的元素。

在这行代码中，expression是t，表示对于可训练变量列表中的每个元素t，将其添加到q1_params列表中。item是tf.trainable_variables()函数返回的可训练变量列表中的每个元素，iterable就是tf.trainable_variables()函数返回的可训练变量列表。

condition是t.name.startswith(qnet1.scope)，表示筛选出以qnet1.scope作为前缀的变量。

因此，这行代码的作用是从tf.trainable_variables()函数返回的所有可训练变量中，筛选出具有指定作用域前缀的变量，并将其保存在q1_params列表中。

2.2 sorted()函数

q1_params = sorted(q1_params, key=lambda v: v.name)

这行代码使用了sorted()函数对q1_params列表进行排序，排序的依据是变量的名称（v.name）。

sorted()函数是 Python 内置函数，用于对列表进行排序。它接受一个列表作为输入，并返回一个新的已排序的列表。其中，key参数是一个可选的函数，用于指定排序的依据。在这行代码中，使用了lambda表达式作为key参数，定义了一个匿名函数，其输入参数为变量v，输出为变量v.name，表示对变量的名称进行排序。

通过对q1_params列表进行排序，可以保证复制模型参数时的一致性，即按照变量名称的字典序对参数进行复制操作，从而确保了参数复制的顺序和对应关系一致。

2.3 zip()函数

    for q1_v, q2_v in zip(q1_params, q2_params):op = q2_v.assign(q1_v)update_ops.append(op)

这部分代码通过使用zip()函数将q1_params和q2_params两个列表中的元素一一对应起来，然后使用q2_v.assign(q1_v)操作将q1_params中的变量值复制到q2_params中对应的变量中，并将复制操作的结果保存在op变量中。

zip()函数是 Python 内置函数，用于将多个列表中的元素按索引一一对应起来，生成一个新的可迭代对象（元组列表）。在这里，zip(q1_params, q2_params)将q1_params和q2_params中的元素按索引一一对应起来，生成了一个包含元组的列表，其中每个元组中的第一个元素来自q1_params，第二个元素来自q2_params，即q1_params和q2_params中的对应位置的变量一一对应。

然后，通过q2_v.assign(q1_v)操作，将q1_params中的变量值复制到q2_params中对应的变量中。q2_v和q1_v分别表示q2_params和q1_params中对应位置的变量，assign()是 TensorFlow 中的赋值操作，用于将一个变量的值赋给另一个变量。

最后，将复制操作的结果op添加到update_ops列表中，以便在后续通过sess.run(update_ops)执行这些复制操作，从而实现模型参数的复制。

2.4 sess.run()

sess.run(update_ops)

sess.run(update_ops)是使用 TensorFlow 的会话（sess）执行一系列更新操作（update_ops）的语句。

update_ops是一个包含了一系列更新操作的列表，这些操作在前面的代码中通过q2_v.assign(q1_v)语句生成。这些操作的目的是将q1_params中的模型参数复制到q2_params中对应的模型参数中。

通过调用sess.run(update_ops)，会话会依次执行update_ops列表中的每个更新操作，将q1_params中的模型参数的值复制到q2_params中对应的模型参数中，从而实现模型参数的复制操作。执行完成后，q2_params中的模型参数将与q1_params中的模型参数保持一致，完成了参数复制的操作。