Question

我需要JSON文件中所有训练过的参数。因此它可以读取并可用于其他地方的推理。

Answer 1

不是问题。这是一个example python code，它训练NN来解决XOR问题，然后显示所有参数。

示例输出

m1
[[-5.18443155  2.54194689 -5.21277475]
 [ 2.2101481  -5.4731164  -5.83126402]]

b1
[-0.34876832 -0.57951623  1.53269577]

m2
[[-3.68808436  4.98799658]
 [-3.78472781  4.89942074]
 [ 4.83149099 -3.83740902]]

b2
[ 2.53572464 -1.26663828]

y_out
[[ 0.98557901  0.01442094]
 [ 0.96264613  0.03735387]
 [ 0.0257617   0.97423834]
 [ 0.02632448  0.97367555]]

第47行results = sess.run([m1,b1,m2,b2,y_out,loss])从TF图中提取所有权重。您可以使用Pythons JSON函数轻松地将其转换为JSON，而不是打印它们

添加第54行：

    import json
    print json.dumps(result.tolist())

如何在张量流中的JSON文件中获得具有权重值的训练模型？

1 个答案: