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
生活随笔
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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
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
在自己構建的卷積神經時,我想把卷積層的數據提取出來,但是這些數據是Tensor類型的
網上幾乎找不到怎么存儲的例子,然后被我發下了一下解決辦法?
https://stackoverflow.com/questions/41587689/how-to-save-a-tensor-in-checkpoint-in-tensorflow
import tensorflow as tf #輸入為100個數據集,28*28像素,3個通道 input = tf.Variable(tf.random_normal([100,28,28,3])) ref = tf.Variable(tf.zeros([100,14,14,3]),tf.float32)#滑動窗口的尺寸為2*2,步幅為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?
轉載于:https://www.cnblogs.com/imzh/p/10153358.html
總結
以上是生活随笔為你收集整理的如何保存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全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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