从类的成员函数打印张量流中的变量值

Question

我有一个可行的定义如下，它也是常规神经网络的权重矩阵。

 W1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([feature_space_size, hidden1], stddev=1.0 / math.sqrt(feature_space_size),dtype=tf.float64), name='W1')

我在调试时如何打印其值？问题是它在构造函数中定义，我需要在同一个类的成员函数中访问它。我尝试使用

获取

tf.get_variable('W1',[4,300])

但我无法使用self.sess.run（）打印其值。请指教。应该有一种更简单的方法来打印变量的值。而且，在我执行get_variable后，它似乎不再出现在TF的操作图中。

Answer 1

使用这行代码来生成张量流分配给所有tf.Variables（）的变量列表。

v = [a.name for a in tf.trainable_variables()] 

字符串a.name包含一个字符串，其中一部分是变量名。

可以使用sess.run(a.name)

访问该值