Tensorflow：根据变量名获取由placeholder方式传入的变量值

最新推荐文章于 2022-04-08 12:15:19 发布

nico2333

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分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorflow python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nico2333/article/details/113657171

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用tf训练，一些变量值是后来传入的，在建立model的时候用placeholder占位。

而这些变量在运行过程中会进行一些处理，从而产生一些中间变量。

很多时候这些中间变量在各种函数中嵌套很深，不会被返回出来，而tf又不能随意输出变量值。但有时我希望能得到并输出这些中间值。

那么可以通过什么方法输出这些中间值呢？

思路就是：
获取变量，然后输出变量。

模型设置如下：

a= tf.placeholder(
   shape=(None, None, None), dtype=tf.int32, name="a")
b= tf.placeholder(
   shape=(None, None), dtype=tf.bool, name="b")

假如我有一个中间变量，经过了很多层函数，并不容易返回，它是通过变量ab运算/变换得到的：

output= tf.tile(tf.expand_dims(tf.logical_not(a), -1), [1, 1, tf.shape(b)[-1]])
# 并不用管具体运算方式 只是举个例子

首先我们可以直接print看看：

print("output", output)

输出结果：
在这里插入图片描述
显然不能得到具体的值，但我们可以得到它在tf中的变量名，即输出括号中的第一个字段。

也就是说我们可以通过这个变量名获取到这个变量。
在这里插入图片描述

接下来设置一下feed数据设置：

feed_dict = {
    a: a,
    b: b,
    c: c,
}

最后通过以下方式即可输出该变量值：

session = tf.Session()
print(session.run('sender_aware_encoding/Select:0',feed_dict=feed_dict))

在这里插入图片描述