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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

时间:2018-12-21 01:02:45      阅读:313      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:com   NPU   类型   像素   stride   padding   flow   例子   put   

在自己构建的卷积神经时,我想把卷积层的数据提取出来,但是这些数据是Tensor类型的

网上几乎找不到怎么存储的例子,然后被我发下了一下解决办法 

https://stackoverflow.com/questions/41587689/how-to-save-a-tensor-in-checkpoint-in-tensorflow

import tensorflow as tf
#输入为100个数据集,28*28像素,3个通道
input = tf.Variable(tf.random_normal([100,28,28,3]))
ref   = tf.Variable(tf.zeros([100,14,14,3]),tf.float32)

#滑动窗口的尺寸为2*2,步幅为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

 

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

标签:com   NPU   类型   像素   stride   padding   flow   例子   put   

原文地址:https://www.cnblogs.com/imzh/p/10153358.html

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