如何在tf.layers.dense中獲取權重？

我想繪製tensorboard直方圖中tf.layers.dense的權重，但它不顯示在參數中，我該怎麼做？如何在tf.layers.dense中獲取權重？

2017-07-28 user8381550

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的權重將作爲一個名爲kernel變量，所以你可以使用

x = tf.dense(...) 
weights = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(
    os.path.split(x.name)[0] + '/kernel:0'))

您可以通過您所使用的任何其他圖形明顯替代tf.get_default_graph()。

來源

2017-07-28 11:42:11 user1735003

太棒了！它解決了我的問題。感謝 – user8381550

並得到偏見只使用 'bias = tf。get_default_graph（）。get_tensor_by_name（ os.path.split（x.name）[0] +'/ bias：0'）' – collector

似乎應該被標記爲已解決。 –

最新tensorflow層API創建所有變量使用tf.get_variable調用。這確保瞭如果您想再次使用該變量，則可以使用tf.get_variable函數並提供您希望獲取的變量的名稱。

對於tf.layers.dense，變量創建爲：layer_name/kernel。所以，你可以這樣得到變量：

weights = tf.get_variable("layer_name/kernel") # do not specify 
# the shape here or it will confuse tensorflow into creating a new one.

[編輯]：Tensorflow新版本現在有兩個功能和麪向對象的接口層API。如果您只需要圖層用於計算目的，那麼使用功能API是一個不錯的選擇。函數名稱以小寫字母開頭 - >tf.layers.dense(...)。圖層對象可以使用大寫的第一個字母來創建，例如 - >tf.layers.Dense(...)。一旦你有了這個圖層對象的句柄，你可以使用它的所有功能。爲了獲得權重，只需使用obj.trainable_weights這將返回該層範圍內找到的所有可訓練變量的列表。

來源

2017-11-15 05:45:44

我遇到了這個問題，並解決了它。 tf.layers.dense的名字不必與內核名稱的前綴相同。我的張量是「dense_2/xxx」，但它的內核是「dense_1/kernel：0」。爲確保tf.get_variable正常工作，最好在tf.layers.dense函數中設置name=xxx以使兩個名稱擁有相同的前綴。它的作用如下：

l=tf.layers.dense(input_tf_xxx,300,name='ip1') 
with tf.variable_scope('ip1', reuse=True): 
    w = tf.get_variable('kernel')

順便說一下，我的tf版本是1.3。

來源

2017-11-22 06:22:10 Yerrick

我在張量流中瘋了。訓練結束後

sess.run(x.kernel)

，我得到的權重：

我運行此。

來自描述的屬性here。

我在說我瘋了，因爲它似乎有一百萬個稍微不同的方式來做tf中的某些事情，並且將教程分解。

來源

2018-02-27 01:32:47 mic

如何在tf.layers.dense中獲取權重？

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