本篇文章为大家展示了tensorflow实现读取网络weight和bias的方法，代码简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
(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）
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?
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。
# 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)上述内容就是tensorflow实现读取网络weight和bias的方法，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
