使用tf.trainable_variables（）显示可训练变量的名称

Question

我在RNNCell处理权重。

我有以下代码

var_names = []    
for var in tf.trainable_variables():    
    var_names.append(var.name)

在另一个名为model.py的文件中，我正在打印附加到var_names的可训练变量的名称。但是，我发现＆＃34;名称＆＃34;可训练变量的属性没有用，因为不是很具描述性。

RNNcell的权重是否有名称？

如果它有用，这是另一个可能相关的代码：

cell_fn = tf.nn.rnn_cell.GRUCell   
rnn_fw_1 = cell_fn(num_hidden_1, **additional_cell_args)    
rnn_fw_1 = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(rnn_fw_1, input_keep_prob=keep_prob_1)

Answer 1

试试这个：

variables_names = [v.name for v in tf.trainable_variables()]
values = sess.run(variables_names)
for k, v in zip(variables_names, values):
    print "Variable: ", k
    print "Shape: ", v.shape
    print v