tensorflow模型变量

MagiChos

于 2018-03-22 17:45:39 发布

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分类专栏： tensorflow

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本文介绍如何在TensorFlow中使用slim模块进行变量管理，包括模型变量、自定义变量及所有变量的创建与初始化过程，并通过代码示例展示了具体的实现方法。

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#coding:utf-8
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import slim

weights = slim.variable('weights' , shape=(3 , 3) , initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1) , regularizer=slim.l2_regularizer(0.05) , device='/CPU:0')

# 模型变量
# 当我们使用slim的layers或者直接使用slim.model_variable创建变量时，tf会将此变量加入到tf.GraphKeys.MODEL_VARIABLES这个集合中
model_variables = slim.get_model_variables()
# 自定义变量
my_variables = slim.variable('my_var' , shape=(2 , 1) , initializer=tf.zeros_initializer())

# 所有变量
regular_and_model_variables = slim.get_variables()
init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(weights.eval())
    print(sess.run(model_variables))
    print(sess.run(my_variables))
    print(sess.run(regular_and_model_variables))