tensorflow输出权重值和偏差的方法


            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





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,





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=",")



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