读取并输出tensorflow中所有变量的方法

最新推荐文章于 2025-04-28 00:15:01 发布

class_brick

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分类专栏：机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/class_brick/article/details/81028497

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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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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 获取model中的变量列表

NOT_GUY的博客

07-02

829

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

最新发布

技术人集结地

04-28

1255

可在Java生态中高效实现TensorFlow模型部署。持续关注TensorFlow官方文档（https://www.tensorflow.org）获取最新API更新。支持版本：TensorFlow Java API 支持 TF v1.x 和 v2.x（推荐2.10+）Eager Execution：即时运算模式（TF 2.x默认启用）类型匹配：Java float对应TF的。Tensor（张量）：N维数组，包含。模型兼容性：确保导出模型时指定。计算图：静态图模式

tensorflow获取中间变量参数值

sinat_30618203的博客

04-21

2059

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

246

（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

671

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-查看保存的变量及名字

风吴痕的博客

09-20

8081

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()

Shwan_ma的博客

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

tensorflow中变量的保存和加载

baidu_15113429的博客

10-24

1658

TensorFlow中我们可以保存全部变量也可以保存部分变量下面是保存全部变量的代码（保存变量的时候要全部初始化）import tensorflow as tf # Create some variables. v1 = tf.Variable('v1', name="v1") v2 = tf.Variable('v2', name="v2") # Add an op to initialize

TensorFlow利用saver保存和提取参数

winycg的博客

11-19

1万+

保存参数： import tensorflow as tf W = tf.Variable([[1, 2, 3]], dtype=tf.float32) b = tf.Variable([1], dtype=tf.float32) saver = tf.train.Saver() sess = tf.InteractiveSession() tf.global_variables_init

tensorflow 学习笔记之变量的一些操作

wchzh2015的博客

10-31

6932

TensorFlow学习笔记

Tensorflow 查看变量的值

atfuies的专栏

10-16

9937

TensorFlow怎样输出变量值

tensorflow 中查看张量值的方法

粉红豹的妖精洞

11-02

3万+

在调试用TensorFlow编写的程序的时候，需要知道某个tensor的值是什么。直接print只能打印输出张量的shape，dtype等信息，而要查看张量的值的方法如下：【1】用class tf.Session或 class tf.InteractiveSession类中的eval 例如：

【 TensorFlow】查看tensor变量的值

人间不值得

06-13

1万+

在使用tensorflow的过程中，有时候我们需要知道中间变量tensor的值，这可以帮助我们查看中间结果，调试程序。但是你会发现，tensor直接打印，输出的是数据类型、形状等等的信息，无法打印变量的值，如下图所示：因此，要打印输出tensor的值，需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession。因为我们在建立graph的时候，只建立t...

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。