Tensorflow obtiene todas las variables en el ámbito

El usuario señaló correctamente que necesita tf.get_collection(). Voy a dar un ejemplo sencillo de cómo hacer esto:

import tensorflow as tf

with tf.name_scope('some_scope1'):
    a = tf.Variable(1, 'a')
    b = tf.Variable(2, 'b')
    c = tf.Variable(3, 'c')

with tf.name_scope('some_scope2'):
    d = tf.Variable(4, 'd')
    e = tf.Variable(5, 'e')
    f = tf.Variable(6, 'f')

h = tf.Variable(8, 'h')

for i in tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, scope='some_scope'):
    print i   # i.name if you want just a name

Observe que puede proporcionar cualquiera de las GraphKeys y scope es una expresión regular:

Alcance: (Opcional.) Si se suministra, la lista resultante se filtra a incluya solo elementos cuyo atributo name coincida con re.coincidir. Elemento sin un atributo name nunca se devuelven si se suministra un ámbito y la elección o re.coincidencia significa que un alcance sin fichas especiales filtros por prefijo.

Así que si pasas 'some_scope' obtendrás 6 variables.