tensorflow怎么查看权重 / 张生荣

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: ...

tensorflow在保存权重模型时多使用tf.train.Saver().save 函数进行权重保存,保存的ckpt文件无法直接打开,不利于将模型权重导入到其他框架使用(如Caffe.Keras等) ...

假设你已经经过上千次的迭代,并且得到了以下模型: 则从这些checkpoint文件中加载变量名和变量值代码如下: model_dir = './ckpt-182802' import tensorfl ...

在TensorFlow中,权重的初始化主要是在声明张量的时候进行的. 而PyTorch则提供了另一种方法:首先应该声明张量,然后修改张量的权重.通过调用torch.nn.init包中的多种方法可以将权 ...

我使用Pytorch进行模型训练时发现真正模型本身对于显存的占用并不明显,但是对应的转换为tensorflow后(权重也进行了转换),发现Python-tensorflow在使用时默认吃掉所有显存,并 ...

TensorFlow 2.0测试版在今年春季发布,新版本比1.x版本在易用性上有了很大的提升.但是由于2.0发布还没有多久,现在大部分论文的实现代码都是1.x版本的,所以在学习TensorFlow的过 ...

一开始没看懂stddev是什么参数,找了一下,在tensorflow/python/ops里有random_ops,其中是这么写的: def random_normal(shape, mean=0.0 ...

查看TensorFlow中checkpoint内变量的几种方法查看ckpt中变量的方法有三种: 在有model的情况下,使用tf.train.Saver进行restore 使用tf.train.Ne ...

问题 tensor详细数值不能直接print打印: import tensorflow as tf x = tf.constant(1) print x 输出: Tensor("Const ...

实例如下所示: from tensorflow.python import pywrap_tensorflow checkpoint_path = os.path.join(model_dir, &q ...

如图,简单易懂,先激活tensorflow,然后进入python,输入python语句执行查询: 需要注意的是一定要在激活tensorflow环境后再输入python命令,否则会识别不到tensorf ...

定义一个变量,直接输出会输出变量的属性,并不能输出变量值.那么怎么输出变量值呢?请看下面得意 import tensorflow as tf biases=tf.Variable(tf.zeros([ ...

实例如下所示: import numpy as np W_val, b_val = sess.run([weights_tensor, biases_tensor]) np.savetxt(" ...

这篇文章是为了对网络模型的权重输出,可以用来转换成其他框架的模型. import tensorflow as tf from tensorflow.python import pywrap_tenso ...

TensorFlow 定义输入节点名称input_name: with tf.name_scope('input'): bottleneck_input = tf.placeholder_with_d ...

运行下列脚本,可以打印出模型各个节点变量的名称: from tensorflow.python import pywrap_tensorflow import os checkpoint_path=o ...

Google提供了一个工具,TensorBoard,它能以图表的方式分析你在训练过程中汇总的各种数据,其中包括Graph结构. 所以我们可以简单的写几行Pyhton,加载Graph,只在logdir里 ...

下面代码的功能是先训练一个简单的模型,然后保存模型,同时保存到一个pb文件当中,后续可以从pd文件里读取权重值. import tensorflow as tf import numpy as np ...