tf.trainable_variables（）を使って訓練可能な変数の名前を表示する

Question

重みをに入れて、私はを扱っています。

私はmodel.pyと呼ばれる別のファイルに次のコード

var_names = []  
for var in tf.trainable_variables():  
    var_names.append(var.name) 

を持って、私はちょうどvar_namesに追加トレーニング可能な変数の名前を印刷しています。しかし、私は、訓練可能な変数の「名前」属性はあまり説明的ではないので有用ではないことがわかります。

RNNcellの重みに名前がありますか？

ことが有用だ場合は、ここでのコードの別の可能性関連作品です：

cell_fn = tf.nn.rnn_cell.GRUCell 
rnn_fw_1 = cell_fn(num_hidden_1, **additional_cell_args)  
rnn_fw_1 = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(rnn_fw_1, input_keep_prob=keep_prob_1) 

Answer 1

はこれを試してみてください：

variables_names = [v.name for v in tf.trainable_variables()] 
values = sess.run(variables_names) 
for k, v in zip(variables_names, values): 
    print "Variable: ", k 
    print "Shape: ", v.shape 
    print v