https://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article/details/72356448
tf.trainable_variables返回的是需要训练的变量列表
tf.all_variables返回的是所有变量的列表
例如：
import tensorflow as tf;
import numpy as np;
import matplotlib.pyplot as plt;
v = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[1], dtype=tf.float32), name='v')
v1 = tf.Variable(tf.constant(5, shape=[1], dtype=tf.float32), name='v1')
global_step = tf.Variable(tf.constant(5, shape=[1], dtype=tf.float32), name='global_step', trainable=False)
ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99, global_step)
for ele1 in tf.trainable_variables():
print ele1.name
for ele2 in tf.all_variables():
print ele2.name输出：
v:0
v1:0
v:0
v1:0
global_step:0
分析：
上面得到两个变量，后面的一个得到上三个变量，因为global_step在声明的时候说明不是训练变量，用来关键字trainable=False。