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这篇CFSDN的博客文章在tensorflow实现直接读取网络的参数(weight and bias)的值由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
训练好了一个网络，想要查看网络里面参数是否经过BP算法优化过，可以直接读取网络里面的参数，如果一直是随机初始化的值，则证明训练代码有问题，需要改.
下面介绍如何直接读取网络的weight 和 bias.
(1) 获取参数的变量名。可以使用一下函数获取变量名:
def vars_generate1(self,scope_name_var): return [var for var in tf.global_variables() if scope_name_var in var.name ] 。
输入你想要读取的变量的一部分的名称(scope_name_var)，然后通过这个函数返回一个List，里面是所有含有这个名称的变量.
(2) 利用session读取变量的值:
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def
get_weight(
self
):
full_connect_variable
=
self
.vars_generate1(
"pred_network/full_connect/l5_conv"
)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
##一定要先初始化变量
print
(sess.run(full_connect_variable[
0
]))
|
之后如果想要看参数随着训练的变化，你可以将这些参数保存到一个txt文件里面查看.
补充知识：如何在 PyTorch 中设定学习率衰减（learning rate decay） 。
很多时候我们要对学习率（learning rate）进行衰减，下面的代码示范了如何每30个epoch按10%的速率衰减:
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def
adjust_learning_rate(optimizer, epoch):
"""Sets the learning rate to the initial LR decayed by 10 every 30 epochs"""
lr
=
args.lr
*
(
0.1
*
*
(epoch
/
/
30
))
for
param_group
in
optimizer.param_groups:
param_group[
'lr'
]
=
lr
|
什么是param_groups？
optimizer通过param_group来管理参数组.param_group中保存了参数组及其对应的学习率,动量等等.所以我们可以通过更改param_group[‘lr']的值来更改对应参数组的学习率.
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# 有两个`param_group`即,len(optim.param_groups)==2
optim.SGD([
{
'params'
: model.base.parameters()},
{
'params'
: model.classifier.parameters(),
'lr'
:
1e
-
3
}
], lr
=
1e
-
2
, momentum
=
0.9
)
#一个参数组
optim.SGD(model.parameters(), lr
=
1e
-
2
, momentum
=
.
9
)
|
以上这篇在tensorflow实现直接读取网络的参数(weight and bias)的值就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/OsgoodWu/article/details/79197660 。
最后此篇关于在tensorflow实现直接读取网络的参数(weight and bias)的值的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于在tensorflow实现直接读取网络的参数(weight and bias)的值的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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