Tensorflow - ロードされた荷重を確認する方法

Question

テスト時にロードしたテンソルフローの事前訓練モデルがあります。私の質問は、どのように私のアーキテクチャのすべての重量が更新されていることを確認できますか？

1. 私のコードに重量があるとテンソルが上がりますか？
2. 私のコードに重みが少なくてもテンソルがエラーになりますか？以下は

は、単純なスニペット

n_classes = 2 
batch_size=1000 

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10, embedding_size], name='embedding') 
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32, name='keep_prob') 

# weights - fc 
fc1_w = tf.get_variable("fc1_w", shape=[1024, 256]) 
fc2_w = tf.get_variable("fc2_w", shape=[256, 256]) 
clf_w = tf.get_variable("clf_w", shape=[256, 2]) 

fc1_b = tf.get_variable("fc1_b", shape=[256]) 
fc2_b = tf.get_variable("fc2_b", shape=[256]) 
clf_b = tf.get_variable("clf_b", shape=[2]) 

# weights - lstm 
lstm = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units = 1024, state_is_tuple=True) 
lstm_state = lstm.zero_state(batch_size, tf.float32) 

sess = tf.Session() 
saver = tf.train.Saver() 
saver.restore(sess, "./checkpoints/model-24000") 

Answer 1

私のコードに追加の重みがあると、テンソルが誤差を起こしますか ？

はい。

私のコードに重みが少なくてもテンソルがエラーになりますか？

号

tf.train.Saver()はあなたのコード内のすべての（saveableまたはトレーニング可能な）変数を確認し、事前に訓練されたモデルで、それらに同じ名前の値を代入します。

tf.train.Saver(var_list=a_list_of_variables)のように、var_listを指定して、強制的にリストの変数の一部を確認することもできます。

Answer 2

で使用しているグラフ、あなたがロードしている間に重みが矛盾場合は、[はい、tensorflowが不足している/追加の変数をお知らせします。