tensorflow输出权重值和偏差的方法_Python

tensorflow输出权重值和偏差的方法

2021-01-14 00:48林先生您好 Python

本篇文章主要介绍了tensorflow输出权重值和偏差的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

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

1 2	`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.Saver() 

									ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(FLAGS.restore_model) 

									saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)

但是这种方式保存的模型中包含特别多的信息,使保存的模型很大,其实里面有很多不是我们想要的.我们就想要里面最重要的权重信息和偏差等等数据,然后再自己写解密代码,就可以把模型应用于其他的平台,比如安卓手机.
那么我们可以使用下面的方式获取训练后的权重和偏移,

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

其中W,和b都是 Tensor类型的数据

									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 输出权重到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=",")