在Tensorflow中查看权重的实现

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.

tensorflow在保存权重模型时多使用tf.train.Saver().save 函数进行权重保存,保存的ckpt文件无法直接打开,不利于将模型权重导入到其他框架使用(如Caffe.Keras等). 好在tensorflow提供了相关函数 tf.train.NewCheckpointReader 可以对ckpt文件进行权重查看,因此可以通过该函数进行数据导出. import tensorflow as tf import h5py cpktLogFileName = r'./checkpoi

一开始没看懂stddev是什么参数,找了一下,在tensorflow/python/ops里有random_ops,其中是这么写的: def random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=types.float32, seed=None, name=None): """Outputs random values from a normal distribution. Args: shape: A 1-D integer Te

下面代码的功能是先训练一个简单的模型,然后保存模型,同时保存到一个pb文件当中,后续可以从pd文件里读取权重值. import tensorflow as tf import numpy as np import os import h5py import pickle from tensorflow.python.framework import graph_util from tensorflow.python.platform import gfile #设置使用指定GPU os.envi

这篇文章是为了对网络模型的权重输出,可以用来转换成其他框架的模型. import tensorflow as tf from tensorflow.python import pywrap_tensorflow #首先,使用tensorflow自带的python打包库读取模型 model_reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(r"model.ckpt") #然后,使reader变换成类似于dict形式的数据 var_dict =

实例如下所示: import numpy as np W_val, b_val = sess.run([weights_tensor, biases_tensor]) np.savetxt("W.csv", W_val, delimiter=",") np.savetxt("b.csv", b_val, delimiter=",") 以上这篇tensorflow 输出权重到csv或txt的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希

刚开始学习tensorflow,还不太会用,开个博记录,今天遇到一个问题是用tf.layers.dense创建的全连接层,如何查看权重? 知道kernel表示了权重,但是如何提示成变量? 我分成两步: 1.查看tensor:tf.trainable_variables() 命令行里中运行即可,如下图: 可以看到tensor的name,或用更简洁的方式:variable_name = [v.name for v in tf.trainable_variables()] 运行后,trainable_

前言 Tensorflow中可以使用tensorboard这个强大的工具对计算图.loss.网络参数等进行可视化.本文并不涉及对tensorboard使用的介绍,而是旨在说明如何通过代码对网络权值和feature map做更灵活的处理.显示和存储.本文的相关代码主要参考了github上的一个小项目,但是对其进行了改进. 原项目地址为(https://github.com/grishasergei/conviz). 本文将从以下两个方面进行介绍: 卷积知识补充 网络权值和feature map的可

我就废话不多说了,直接上代码吧! tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy) TensorFlow经过使用梯度下降法对损失函数中的变量进行修改值,默认修改tf.Variable(tf.zeros([784,10])) 为Variable的参数. train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy,var_list=

本文介绍了tensorflow中next_batch的具体使用,分享给大家,具体如下: 此处给出了几种不同的next_batch方法,该文章只是做出代码片段的解释,以备以后查看: def next_batch(self, batch_size, fake_data=False): """Return the next `batch_size` examples from this data set.""" if fake_data: fake_i

TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具,能够帮助我们在训练大规模神经网络过程中出现的复杂且不好理解的运算.TensorBoard能展示你训练过程中绘制的图像.网络结构等. 1. 构建简单的TensorBoard日志输出 import tensorflow as tf input1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], name="input1") input2 = tf.Variable(tf.random_uniform([3], n

上周在实验室开荒某个代码,看到中间这么一段,对Tensorflow中的stop_gradient()还不熟悉,特此周末进行重新并总结. y = xx + K.stop_gradient(rounded - xx) 这代码最终调用位置在tensoflow.python.ops.gen_array_ops.stop_gradient(input, name=None),关于这段代码为什么这样写的意义在文末给出. [stop_gradient()意义] 用stop_gradient生成损失函数w.r.

单一数据读取方式: 第一种:slice_input_producer() # 返回值可以直接通过 Session.run([images, labels])查看,且第一个参数必须放在列表中,如[...] [images, labels] = tf.train.slice_input_producer([images, labels], num_epochs=None, shuffle=True) 第二种:string_input_producer() # 需要定义文件读取器,然后通过读取器中的

本文实例讲述了python中查看变量内存地址的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 这里可以使用id >>> print id.__doc__ id(object) -> integer Return the identity of an object. This is guaranteed to be unique among simultaneously existing objects. (Hint: it's the object's memory address