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本篇文章給大家分享的是有關(guān)怎么tensor的名字獲取對(duì)應(yīng)變量的值，小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說(shuō)，跟著小編一起來(lái)看看吧。

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需求：

有時(shí)候使用slim這種封裝好的工具，或者是在做滑動(dòng)平均時(shí)，系統(tǒng)會(huì)幫你自動(dòng)建立一些變量，但是這些變量只有名字，而沒(méi)有顯式的變量名，所以這個(gè)時(shí)候我們需要使用那個(gè)名字來(lái)獲取其對(duì)應(yīng)的值。

如下：

input = np.random.randn(4,3)
net = slim.fully_connected(input,2,weights_initializer=tf.ones_initializer(dtype = tf.float32))

這段代碼看似簡(jiǎn)單，但其實(shí)幫你生成了一個(gè)w和一個(gè)b。如果你運(yùn)行下面代碼：

with tf.Session() as sess:
   sess.run(tf.global_variables_initializer())
   for v in tf.global_variables():
     print(v)

你會(huì)發(fā)現(xiàn)里面還有

這樣兩個(gè)變量，但是由于沒(méi)有顯式聲明，所以我們要從其名字取值。

解決方案：

1、從圖里面取值：

print(sess.run(tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("fully_connected/weights:0")))

這個(gè)就是先拿到圖，然后從圖里面取變量 。

2、直接取值

print(sess.run("fully_connected/weights:0"))

直接把名字傳進(jìn)run里面就可以直接運(yùn)行了，但是這個(gè)仍然拿不到變量，這個(gè)只能拿到變量值。

以上就是怎么tensor的名字獲取對(duì)應(yīng)變量的值，小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見(jiàn)到或用到的。希望你能通過(guò)這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

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