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tensorflow輸出權(quán)重值和偏差的方法

更新時(shí)間：2018年02月10日 16:39:05 作者：林先生您好

本篇文章主要介紹了tensorflow輸出權(quán)重值和偏差的方法，小編覺得挺不錯的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧

使用tensorflow 訓(xùn)練模型時(shí),我們可以使用 tensorflow自帶的 Save模塊 tf.train.Saver()來保存模型,使用方式很簡單就是在訓(xùn)練完模型后,調(diào)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)

重新載入模型

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

但是這種方式保存的模型中包含特別多的信息,使保存的模型很大,其實(shí)里面有很多不是我們想要的.我們就想要里面最重要的權(quán)重信息和偏差等等數(shù)據(jù),然后再自己寫解密代碼,就可以把模型應(yīng)用于其他的平臺,比如安卓手機(jī).
那么我們可以使用下面的方式獲取訓(xùn)練后的權(quán)重和偏移,

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

其中W,和b都是 Tensor類型的數(shù)據(jù)

with tf.name_scope('weights'): 
   self.W = tf.get_variable( 
     shape=[self.feat_size, self.nb_classes], 
     initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01), 
     name='weights' 
     # ,regularizer=tf.contrib.layers.l1_regularizer(0.1) 
   ) 
 with tf.name_scope('biases'): 
   self.b = tf.get_variable( 
     shape=[self.nb_classes], 
     initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01), 
     name='bias' 
   )

tensorflow 輸出權(quán)重到csv或txt

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=",")

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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