如何获取变量的当前值？

Question

假设我们有一个变量：

x = tf.Variable(...)

这个变量可以在训练过程中使用assign()方法更新。

获取变量当前值的最佳方法是什么？

我知道我们可以使用这个：

session.run(x)

但我担心这会触发整个操作链。

在 Theano 中，你可以这样做

y = theano.shared(...)
y_vals = y.get_value()

我正在寻找 TensorFlow 中的等效项。

Answer 1

一般来说，session.run(x) 只会评估计算 x 所必需的节点，而不会计算其他任何节点，因此如果您想检查变量的值，它应该相对便宜。

看看这个很棒的答案了解更多上下文。

Answer 2

获取变量值的唯一方法是运行它在 session 中。在 FAQ it is written 中：

A Tensor object is a symbolic handle to the result of an operation, but does not actually hold the values of the operation's output.

所以 TF 等价物是：

import tensorflow as tf

x = tf.Variable([1.0, 2.0])

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    v = sess.run(x)
    print(v)  # will show you your variable.

带有init = global_variables_initializer()的部分很重要，应该完成以初始化变量。

此外，如果您在 IPython 工作，请查看 InteractiveSession。

Answer 3

tf.Print可以简化你的生活！

tf.Print 将打印您告诉它在评估代码时在代码中调用 tf.Print 行时打印的张量的值。

例如：

import tensorflow as tf
x = tf.Variable([1.0, 2.0])
x = tf.Print(x,[x])
x = 2* x

tf.initialize_all_variables()

sess = tf.Session()
sess.run()

[1.0 2.0 ]

因为它在 tf.Print 行的那一刻打印了 x 的值。相反，如果你这样做

v = x.eval()
print(v)

您将获得：

[2.0 4.0 ]

因为它会给你 x 的最终值。

Answer 4

因为他们在 tensorflow 2.0.0 中取消了 tf.Variable()，

如果你想从 tensor(ie "net") 中提取值，你可以使用这个，

net.[tf.newaxis,:,:].numpy().

如何获取变量的当前值？

How do I get the current value of a Variable?

python

tensorflow