Как получить значение тензора в TensorFlow (без проведения другого сеанса)

Question

Как получить значение тензора в TensorFlow (без проведения другого сеанса)

Вы можете использовать:

s = '23.245678'
i = int(float(s))

0

python python-2.7 tensorflow tensor

задан Paul Yi 13 July 2018 в 09:16

1 ответ

Другие вопросы по тегам:

python python-2.7 tensorflow tensor

Похожие вопросы:

score 1 · Answer 1

Нет причин, по которым вы не можете просто вызвать какой-либо тензор из графика, если вы подаете соответствующий feed_dict. Например, вы хотите, чтобы тензор назывался biasAdd:0, и ваш так называемый конечный тензор называется prediction

. Тогда вы можете просто получить этот тензор и оценить его:

tensor = graph.get_tensor_by_name("biasAdd:0")
tensor_value, prediction_value = ses.run([tensor, prediction],... )

В tensorflow вы должны использовать run или eval для получения численного значения из графика

1

ответ дан ted 17 August 2018 в 13:24

1

Спасибо, что ответили на мой вопрос! Я только что добавил подробное описание проблемы. Не могли бы вы взглянуть на него? – Paul Yi 13 July 2018 в 09:13
2

Что теперь? – ted 13 July 2018 в 10:54
3

github.com/tensorflow/models/blob/r1.5/research/slim/… - Это код, на который я смотрю. Тензор, который я ищу, - это «логиты» (строка139), а сеанс выполняется в slim.evaluation.evaluate_once (строка181 ~ 187). В случае, когда я должен позволить функции нетронутой (потому что функция обеспечивает восстановление функции checkpoint_path и одновременную оценку точности), существует ли способ получить значение «логитов» ?? Я думаю, что если я использую то, как вы только что посоветовали, мне нужно исправить tenorflow api. – Paul Yi 16 July 2018 в 04:05
4

Или мне не следует использовать функцию calc_once и использовать другую функцию, потому что другого пути нет? – Paul Yi 16 July 2018 в 04:12
5

Значение логитов меняется с каждой партией, поэтому я бы предположил добавить крючок, который получает значение логитов каждый раз, когда выполняется функция eval. Для этого добавьте этот аргумент в вызов функции slim.evaluation.evaluate_once: hooks=[ tf.train.LoggingTensorHook([logits], every_n_iter=1]) – kww 16 July 2018 в 22:10