根據(jù)tensor的名字獲取變量的值方式
更新時間：2020年01月04日 10:04:34 作者：coderwangson
今天小編就為大家分享一篇根據(jù)tensor的名字獲取變量的值方式，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
需求：
有時候使用slim這種封裝好的工具，或者是在做滑動平均時，系統(tǒng)會幫你自動建立一些變量，但是這些變量只有名字，而沒有顯式的變量名，所以這個時候我們需要使用那個名字來獲取其對應(yīng)的值。
如下：
input = np.random.randn(4,3) net = slim.fully_connected(input,2,weights_initializer=tf.ones_initializer(dtype = tf.float32))
這段代碼看似簡單，但其實幫你生成了一個w和一個b。如果你運行下面代碼：
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for v in tf.global_variables():
print(v)
你會發(fā)現(xiàn)里面還有
<tf.Variable 'fully_connected/weights:0' shape=(3, 2) dtype=float64_ref> <tf.Variable 'fully_connected/biases:0' shape=(2,) dtype=float64_ref>
這樣兩個變量，但是由于沒有顯式聲明，所以我們要從其名字取值。
解決方案：
1、從圖里面取值：
print(sess.run(tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("fully_connected/weights:0")))
這個就是先拿到圖，然后從圖里面取變量 。
2、直接取值
print(sess.run("fully_connected/weights:0"))
直接把名字傳進run里面就可以直接運行了，但是這個仍然拿不到變量，這個只能拿到變量值。
以上這篇根據(jù)tensor的名字獲取變量的值方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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