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在tensorflow实现直接读取网络的参数(weight and bias)的值
站长资源 2024/11/24 佚名
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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：

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）

在tensorflow实现直接读取网络的参数(weight and bias)的值

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：

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"htmlcode"> 

# 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。

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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