读取并输出tensorflow中所有变量的方法

TensorFlow变量检查

最新推荐文章于 2025-09-05 09:40:23 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-05 09:40:23 发布 · 6.9k 阅读

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本文介绍了一个使用TensorFlow检查模型中所有可训练变量的方法，并展示了如何通过会话运行这些变量来查看其具体形状和值。

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variable_names = [v.name for v in tf.trainable_variables()]
values = sess.run(variable_names)
for k, v in zip(variable_names, values):
    print("Variable: ", k)
    print("Shape: ", v.shape)
    print(v)

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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

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Tensorflow 获取model中的变量列表

NOT_GUY的博客

07-02

884

1、动态获取 + 朴素获取法 + 朴素获取可训练变量：t_vars = tf.trainable_variables() + 朴素获取全部变量，包含声明training=False变量：all_vars = tf.global_variables() + 使用tensorflow.contrib.slim + 获取常规变量(是slim里面与model变量对应的一个类型)：regular_variables = slim.get_variable...

tensorflow在函数中用tf.Print输出中间值的方法

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weixin_36064575的博客

09-05

847

TensorFlow 是由 Google Brain 团队于2015年开源的深度学习框架，旨在为研究人员和开发者提供一个灵活、高效、可扩展的工具平台。其设计初衷是统一科研与工业应用的需求，支持从实验研究到生产部署的全流程开发。在人工智能技术迅猛发展的背景下，TensorFlow 凭借其基于计算图的执行机制、强大的自动微分能力、以及对GPU/TPU的原生支持，迅速成为主流框架之一。它广泛应用于图像识别、自然语言处理、强化学习等多个领域。

tensorflow获取中间变量参数值

sinat_30618203的博客

04-21

2087

1、获取中间变量值 1）网络相应位置加入 tf.add_to_collection('name', var) 2）var, ... = sess.run([tf.get_collection('name'), ...], feed_dict={...}) 2、获取参数值 weight = tf.get_default_graph().get_t...

如何输出查看tensorflow内的变量值

sa726663676的博客

08-19

2万+

tensorflow变量的值不可以直接打印出来，用print函数打印的只是变量的结构，要想查看tensorflow内的变量值可以用以下方法 1.用tf.Session()函数 import tensorflow as tf # sess=tf.Session() # w1=tf.Variable(5,dtype=tf.int32) # sess.run(tf.global_variables_i...

tensorflow变量操作相关函数

u012580657的博客

03-14

272

（一）tensorflow的变量类型与使用（1）tf.costant函数 tf里面常量的含义不是其他编程语言里的常量不能改变，而是在神经网络训练的过程中，即在Optimizer操作过程中，不会更新。 def constant(value, dtype=None, shape=None, name="Const", verify_shape=False) //创建一个常量 valu...

详解TensorFlow查看ckpt中变量的几种方法

09-20

- 通过tf.train.Saver().restore()方法后，可以通过TensorFlow变量名访问这些变量的值。需要注意的是，使用tf.train.Saver()恢复变量时，模型的结构必须与保存的checkpoint文件匹配，包括变量的名称和形状等信息。...

TensorFlow 输出checkpoint 中的变量名与变量值方式

12-20

总结，本文主要介绍了如何使用TensorFlow的低级API从checkpoint文件中读取并输出变量名和变量值，同时也涵盖了TensorFlow模型保存、恢复以及变量管理的基本概念。理解这些操作对于持续训练、模型调试和生产环境中的...

tensorflow模型的save与restore,及checkpoint中读取变量方式

09-16

### TensorFlow 模型的 Save 与 Restore 及 Checkpoint 中读取变量方式 #### 一、概述在深度学习项目中，模型训练是资源密集型的任务，因此在训练过程中保存模型的状态（通常称为检查点）是非常重要的。这使得在...

Tensorflow读取并输出已保存模型的权重数值方式

09-18

为了输出权重数值，我们需要遍历这个字典并使用`get_tensor`方法获取每个变量的值： ```python for key in var_dict: print("variable name: ", key) print(model_reader.get_tensor(key)) ``` 上述代码会打印出...

tensorflow打印所有变量名_tensorflow 获取变量&打印权值的实例讲解

weixin_31147757的博客

01-30

688

在使用tensorflow中，我们常常需要获取某个变量的值，比如：打印某一层的权重，通常我们可以直接利用变量的name属性来获取，但是当我们利用一些第三方的库来构造神经网络的layer时，存在一种情况：就是我们自己无法定义该层的变量，因为是自动进行定义的。比如用tensorflow的slim库时：def resnet_stack(images, output_shape, hparams, sco...

tensorflow 获取所有variable或tensor的name

茶佬牛逼

03-27

1万+

获取所有variable（每个op中可训练的张量）的name： for variable_name in tf.global_variables(): print(variable_name) 获取所有tensor（每个op的输出张量）的name： for tensor_name in tf.contrib.graph_editor.get_tensors(tf.get_defa...

Tensorflow-查看保存的变量及名字

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09-20

8097

参考：http://blog.youkuaiyun.com/u010698086/article/details/77916532import tensorflow as tf import oslogdir='./output/'from tensorflow.python import pywrap_tensorflow # checkpoint_path = os.path.join(model_dir,

【tensorflow】打印Tensorflow graph中的所有需要训练的变量--tf.trainable_variables()

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12-23

2万+

一般来说，打印tensorflow变量的函数有两个： tf.trainable_variables () 和 tf.all_variables() 不同的是： tf.trainable_variables () 指的是需要训练的变量 tf.all_variables() 指的是所有变量一般而言，我们更关注需要训练的训练变量：值得注意的是，在输出变量名时，要对整个graph进行初始化一、打

python3.6.5安装tensorflow_tensorflow（一）windows 10 python3.6安装tensorflow1.4与基本概念解读...

weixin_39647186的博客

11-23

481

一.安装目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架，tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到３.６，故安装最新版体验使用。慢慢长征路：安装过程如下ＷＩＮ１０：anaconda3.5:PYTHON3.6:tensorflow1.4:二.TensorFlow 基本概念与原理理解１.TensorFlow 的工作原理TensorFlow是用数据...

TensorFlow查看ckpt中变量的几种方法

黑暗星球

06-03

1万+

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.NewCheckpointReader直接读取ckpt文件，这种方法不需要model。使用tools里的freeze_graph来读取ckpt 1. 基于model来读取ckpt文件里的变量 ...

tensorflow输出保存的的参数变量

Felaim的博客

08-26

1210

这个是因为LZ在使用别人提供的train的代码和inference代码时，发现训练好的模型没办法load，报的错误也不是那种invalid之类的，而是直接报了Not found的问题。在排除了版本不匹配的错误下，发现是粗心，没有注意在训练是用了tf.variable_scope，这个是利用下面这段代码，即把每个网络参数打印出来发现的问题！服气！问题描述：网络参数名不匹配，无法load的问题诱...

tensorflow查看所有变量和checkpoint保存的变量

weixin_42752435的博客

12-12

543

当tensorflow加载训练好的模型时，如果现在创建的图中变量与保存的不一致时，就会报错，报出类似这样的错误 NotFoundError (see above for traceback): Key Variable not found in checkpoint [[Node: save/RestoreV2 这时我们可以打印出所有变量名，比较有什么不同对于checkpoint保存的：...

tensorflow怎么读取手写数字集并输出的代码

05-26

以下是使用TensorFlow读取手写数字集并输出的示例代码： ``` import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 读取手写数字集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # 创建输入和输出变量 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) # 输入变量，每张图片大小为28x28=784像素 y_actual = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10]) # 输出变量，每个数字对应一个长度为10的向量 # 定义模型 W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) # 权重 b = tf.Variable(tf.zeros([10])) # 偏置 y_predict = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) # 预测值 # 定义损失函数和优化器 cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_actual * tf.log(y_predict), reduction_indices=[1])) # 交叉熵 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy) # 梯度下降优化器 # 定义准确率计算方法 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_predict, 1), tf.argmax(y_actual, 1)) # 判断预测值和实际值是否相等 accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) # 计算准确率 # 开始训练模型 init = tf.global_variables_initializer() # 初始化变量 sess = tf.Session() # 创建会话 sess.run(init) # 执行初始化 for i in range(1000): # 训练1000次 batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) # 每次训练随机抽取100个样本 sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_actual: batch_ys}) # 执行训练 if i % 50 == 0: # 每50次输出一次准确率 train_accuracy = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_xs, y_actual: batch_ys}) print("Step %d, training accuracy %g" % (i, train_accuracy)) # 输出最终准确率 test_accuracy = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_actual: mnist.test.labels}) print("Test accuracy %g" % test_accuracy) sess.close() # 关闭会话 ``` 此代码使用TensorFlow的MNIST数据集来训练一个简单的多分类模型。在训练过程中，每次随机抽取100个样本进行训练，并计算准确率。最终输出测试集上的准确率。