这篇文章将为大家详细讲解有关tensorflow如何获取变量&打印权值，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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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, scope=None):
"""Create a resnet style transfer block.
Args:
images: [batch-size, height, width, channels] image tensor to feed as input
output_shape: output image shape in form [height, width, channels]
hparams: hparams objects
scope: Variable scope
Returns:
Images after processing with resnet blocks.
"""
end_points = {}
if hparams.noise_channel:
# separate the noise for visualization
end_points['noise'] = images[:, :, :, -1]
assert images.shape.as_list()[1:3] == output_shape[0:2]
with tf.variable_scope(scope, 'resnet_style_transfer', [images]):
with slim.arg_scope(
[slim.conv2d],
normalizer_fn=slim.batch_norm,
kernel_size=[hparams.generator_kernel_size] * 2,
stride=1):
net = slim.conv2d(
images,
hparams.resnet_filters,
normalizer_fn=None,
activation_fn=tf.nn.relu)
for block in range(hparams.resnet_blocks):
net = resnet_block(net, hparams)
end_points['resnet_block_{}'.format(block)] = net
net = slim.conv2d(
net,
output_shape[-1],
kernel_size=[1, 1],
normalizer_fn=None,
activation_fn=tf.nn.tanh,
scope='conv_out')
end_points['transferred_images'] = net
return net, end_points
我们希望获取第一个卷积层的权重weight，该怎么办呢？？
在训练时，这些可训练的变量会被tensorflow保存在 tf.trainable_variables() 中，于是我们就可以通过打印 tf.trainable_variables() 来获取该卷积层的名称（或者你也可以自己根据scope来看出来该变量的name ），然后利用tf.get_default_grap().get_tensor_by_name 来获取该变量。
举个简单的例子：
import tensorflow as tf
with tf.variable_scope("generate"):
with tf.variable_scope("resnet_stack"):
#简单起见，这里没有用第三方库来说明，
bias = tf.Variable(0.0,name="bias")
weight = tf.Variable(0.0,name="weight")
for tv in tf.trainable_variables():
print (tv.name)
b = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("generate/resnet_stack/bias:0")
w = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("generate/resnet_stack/weight:0")
with tf.Session() as sess:
tf.global_variables_initializer().run()
print(sess.run(b))
print(sess.run(w))
结果如下：
关于“tensorflow如何获取变量&打印权值”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
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