如何保存Tensorflow中的Tensor参数,保存训练中的中间参数,存储卷积层的数据
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了如何保存Tensorflow中的Tensor参数,保存训练中的中间参数,存储卷积层的数据相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
在自己构建的卷积神经时,我想把卷积层的数据提取出来,但是这些数据是Tensor类型的
网上几乎找不到怎么存储的例子,然后被我发下了一下解决办法
https://stackoverflow.com/questions/41587689/how-to-save-a-tensor-in-checkpoint-in-tensorflow
import tensorflow as tf #输入为100个数据集,28*28像素,3个通道 input = tf.Variable(tf.random_normal([100,28,28,3])) ref = tf.Variable(tf.zeros([100,14,14,3]),tf.float32) #滑动窗口的尺寸为2*2,步幅为2 pool = tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding="SAME") pool = tf.assign (ref ,pool) pool
以上是关于如何保存Tensorflow中的Tensor参数,保存训练中的中间参数,存储卷积层的数据的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
tensorflow saver 保存和恢复指定 tensor