在Tensorflow中查看权重的实现

刚开始学习tensorflow，还不太会用，开个博记录，今天遇到一个问题是用tf.layers.dense创建的全连接层，如何查看权重？

知道kernel表示了权重，但是如何提示成变量？

我分成两步：

1、查看tensor：tf.trainable_variables()

命令行里中运行即可，如下图：

可以看到tensor的name，或用更简洁的方式：variable_name = [v.name for v in tf.trainable_variables()]

运行后，trainable_variable()即存入variable_name中：

2、获取权重：tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('variable_name')

如：w1=tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('Actor/l1/kernel:0')

即可根据get tensor by name

菜鸟的笨方法^-^

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更新：tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES,scope)也可查看，可得到某scope下的tensor

即从某scope的tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES中取出所有变量，是一个列表

以上这篇在Tensorflow中查看权重的实现就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持python博客。