Tensorflow 查看模型训练过程中的参数变化

笔记:


比如我想查看, 模型中最后一个全连接层的参数,在每一轮中是否发生了变化。

with tf.variable_scope('w') as scope:
    w = tf.get_variable('weights',shape=[hidden_nums, self.__num_classes],dtype=tf.float32,initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.005,dtype=tf.float32))

比如这里的 w 变量:

首先我们,要得到 w  在途中的变量名称:

print w.name

得到 w.name 的值, w:weights

然后在每轮中

a = sess.graph.get_tensor_by_name(' w:weights')

v = session.run(a)
print v
就可以查看到 w 的在每一轮中的参数了



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