Tensorflowトレーニングステップで値を取得する方法

Question

は以下のようにその損失とtrainningを想定します。

cross_entropy = tf.mul(diff, diff) 
train = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(cross_entropy) 

は、私は同じように、トレーニングステップにおける重みとバイアスを取得したいと思います：

for i in range(1000): 
    sess.run(train) 
     if cross_entropy == (specific value like 0.1, 0.05): 
      print(weight) 
      print(bias) 

がありますTensorflowでそれを達成する方法はありますか？

Answer 1

はい。

for i in range(1000): 
    _, w_val, b_val, ce_val = sess.run([train, weight, bias, cross_entropy]) 
     if ce_val == 0.005: 
      print(w_val) 
      print(b_val)