TensorFlow에서 학습 한 모델에서 일부 가중치 값 가져 오기

TensorFlow에서 학습 한 모델에서 일부 가중치 값 가져 오기

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TensorFlow를 사용하여 ConvNet 모델을 훈련 시켰으며 레이어에서 특정 가중치를 얻고 싶습니다. 예를 들어 torch7에서는 단순히 model.modules[2].weights. 레이어 2의 가중치를 가져옵니다. TensorFlow에서 동일한 작업을 어떻게 수행합니까?

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TensorFlow에서 훈련 된 가중치는 tf.Variable객체 로 표현됩니다 . -예를 들어 -yourself tf.Variable라는 이름으로 만든 경우 (where is a )를 v호출하여 NumPy 배열로 값을 가져올 수 있습니다 .sess.run(v)sesstf.Session

현재에 대한 포인터가없는 경우를 tf.Variable호출하여 현재 그래프에서 훈련 가능한 변수 목록을 가져올 수 있습니다 tf.trainable_variables(). 이 함수는 tf.Variable현재 그래프에서 학습 가능한 모든 객체 의 목록을 반환하며 v.name속성 을 일치시켜 원하는 객체를 선택할 수 있습니다 . 예를 들면 :

# Desired variable is called "tower_2/filter:0".
var = [v for v in tf.trainable_variables() if v.name == "tower_2/filter:0"][0]

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따라서이 코드를 단계별로 진행하면 먼저 사용 / 학습 가능한 변수 목록이 표시됩니다. 그런 다음 가중치 행렬 / 목록을 변수 이름으로 정렬하는 목록에서 정렬 할 수 있습니다. 예를 들어 해당 정보를 처리하는 방법과 같습니다.

vars = tf.trainable_variables()
print(vars) #some infos about variables...
vars_vals = sess.run(vars)
for var, val in zip(vars, vars_vals):
    print("var: {}, value: {}".format(var.name, val)) #...or sort it in a list....

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/36193553/get-the-value-of-some-weights-in-a-model-trained-by-tensorflow