使用tf.trainable_variables（）顯示可訓練變量的名稱

Question

我正在處理權重在RNNCell。

我有以下代碼

var_names = []  
for var in tf.trainable_variables():  
    var_names.append(var.name) 

在名爲model.py另一個文件，我剛打印附加到var_names可訓練變量的名稱。但是，我發現可訓練變量的「名稱」屬性並不實用，因爲它不是很具描述性。

RNNcell的權重是否有名稱？

如果這是有用的，這裏的另一個可能相關的一段代碼：

cell_fn = tf.nn.rnn_cell.GRUCell 
rnn_fw_1 = cell_fn(num_hidden_1, **additional_cell_args)  
rnn_fw_1 = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(rnn_fw_1, input_keep_prob=keep_prob_1) 

Answer 1

試試這個：

variables_names = [v.name for v in tf.trainable_variables()] 
values = sess.run(variables_names) 
for k, v in zip(variables_names, values): 
    print "Variable: ", k 
    print "Shape: ", v.shape 
    print v