tensorflow输出权重值和偏差

最新推荐文章于 2025-03-20 09:23:21 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： tensorflow 机器学习 深度学习 权重
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在TensorFlow中训练模型后，通常会使用tf.train.Saver()模块保存模型。要获取训练后的权重和偏差，文章介绍了相关方法。

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使用tensorflow 训练模型时,我们可以使用 tensorflow自带的 Save模块 tf.train.Saver()来保存模型,使用方式很简单 就是在训练完模型后,调用saver.save()即可

saver = tf.train.Saver(write_version=tf.train.SaverDef.V2)
saver.save(sess, save_dir+"crfmodel.ckpt", global_step=0)

重新载入模型 

saver = tf.train.Saver()
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(FLAGS.restore_model)
saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)

但是这种方式保存的模型中包含特别多的信息,使保存的模型很大,其实里面有很多不是我们想要的.我们就想要里面最重要的权重信息和偏差等等数据,然后再自己写解密代码,就可以把模型应用于其他的平台,比如安卓手机.

那么我们可以使用下面的方式获取训练后的权重和偏移,

ww, bb = sess.run([self.W,self.b])

其中W,和b都是 Tensor类型的数据
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