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法一:
循环打印
模板
for (x, y) in zip(tf.global_variables(), sess.run(tf.global_variables())): print '\n', x, y
实例
# coding=utf-8 import tensorflow as tf def func(in_put, layer_name, is_training=True): with tf.variable_scope(layer_name, reuse=tf.AUTO_REUSE): bn = tf.contrib.layers.batch_norm(inputs=in_put, decay=0.9, is_training=is_training, updates_collections=None) return bn def main(): with tf.Graph().as_default(): # input_x input_x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[1, 4, 4, 1]) import numpy as np i_p = np.random.uniform(low=0, high=255, size=[1, 4, 4, 1]) # outputs output = func(input_x, 'my', is_training=True) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) t = sess.run(output, feed_dict={input_x:i_p}) # 法一: 循环打印 for (x, y) in zip(tf.global_variables(), sess.run(tf.global_variables())): print '\n', x, y if __name__ == "__main__": main()
2017-09-29 10:10:22.714213: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 1070, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1) <tf.Variable 'my/BatchNorm/beta:0' shape=(1,) dtype=float32_ref> [ 0.] <tf.Variable 'my/BatchNorm/moving_mean:0' shape=(1,) dtype=float32_ref> [ 13.46412563] <tf.Variable 'my/BatchNorm/moving_variance:0' shape=(1,) dtype=float32_ref> [ 452.62246704] Process finished with exit code 0
法二:
指定变量名打印
模板
print 'my/BatchNorm/beta:0', (sess.run('my/BatchNorm/beta:0'))
实例
# coding=utf-8 import tensorflow as tf def func(in_put, layer_name, is_training=True): with tf.variable_scope(layer_name, reuse=tf.AUTO_REUSE): bn = tf.contrib.layers.batch_norm(inputs=in_put, decay=0.9, is_training=is_training, updates_collections=None) return bn def main(): with tf.Graph().as_default(): # input_x input_x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[1, 4, 4, 1]) import numpy as np i_p = np.random.uniform(low=0, high=255, size=[1, 4, 4, 1]) # outputs output = func(input_x, 'my', is_training=True) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) t = sess.run(output, feed_dict={input_x:i_p}) # 法二: 指定变量名打印 print 'my/BatchNorm/beta:0', (sess.run('my/BatchNorm/beta:0')) print 'my/BatchNorm/moving_mean:0', (sess.run('my/BatchNorm/moving_mean:0')) print 'my/BatchNorm/moving_variance:0', (sess.run('my/BatchNorm/moving_variance:0')) if __name__ == "__main__": main()
2017-09-29 10:12:41.374055: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 1070, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1) my/BatchNorm/beta:0 [ 0.] my/BatchNorm/moving_mean:0 [ 8.08649635] my/BatchNorm/moving_variance:0 [ 368.03442383] Process finished with exit code 0
以上这篇tensorflow 打印内存中的变量方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年10月08日
2024年10月08日
- 《丁当 20首重量级歌曲 Fu Good 下一站天后 2CD》[WAV/分轨][650MB]
- 歌莉雅.2012-My.Voice.Story【环星】【FLAC分轨】
- 群星.1993-一曲成名·青春无悔【飞碟】【WAV+CUE】
- 刘德华.2000-爱无知(金装版)【NEWMELODY】【WAV+CUE】
- 许巍《时光漫步》1CD[FLAC/分轨][804.3MB]
- 群星《2024第一季度百度歌曲排行抖音榜top100》1CD[FLAC/分轨][2.3GB]
- 张柏芝《全新经验》[FLAC/分轨][450MB]
- 唐朝.2008-浪漫骑士【音乐家】【WAV+CUE】
- 张芸京.2016-失败的高歌【泡耳音乐】【WAV+CUE】
- 群星.1991-音乐工厂1·皇后大道东【音乐工厂】【WAV+CUE】
- 群星.1992-音乐工厂2·首都【音乐工厂】【WAV+CUE】
- 群星.1994-音乐工厂3·儿童乐园【音乐工厂】【WAV+CUE】
- 胡鸿钧.2021-ex:CHANGE【星梦娱乐】【WAV+CUE】
- 班得瑞原装进口《第一张新世纪专辑:仙境》1CD[APE/CUE分轨][292.3MB]
- 伍佰《摇滚教父 伍佰黄金精选 2CD》[WAV+CUE][990MB]