在 Tensorflow 中打印所有 dtype=float32 的值（权重）

Question

没有placeholders 和feed_dict 有没有简单的方法打印dtype=float32 的值？这个过程很尴尬，需要为每个操作单独定义。假设我有具有数百个操作的 inceptionv3 模型：

 op = sess.graph.get_operations()
    for m in op : 
    print(m.values())

因为这些和其中一些是混合的：

...
(<tf.Tensor 'pool_3:0' shape=(?, ?, ?, 2048) dtype=float32>,)
(<tf.Tensor 'pool_3/_reshape/shape:0' shape=(2,) dtype=int32>,)
(<tf.Tensor 'pool_3/_reshape:0' shape=(1, 2048) dtype=float32>,)
(<tf.Tensor 'softmax/weights_quint8_const:0' shape=(2048, 1008) dtype=quint8>,)
(<tf.Tensor 'softmax/weights_min:0' shape=() dtype=float32>,)
(<tf.Tensor 'softmax/weights_max:0' shape=() dtype=float32>,)
(<tf.Tensor 'softmax/logits/MatMul_eightbit_reshape_dims:0' shape=(1,) dtype=int32>,)
(<tf.Tensor 'softmax/logits/MatMul_eightbit_reduction_dims:0' shape=(1,) dtype=int32>,)
(<tf.Tensor 'softmax/logits/MatMul_eightbit_reshape_pool_3/_reshape:0' shape=(2048,) dtype=float32>,)
(<tf.Tensor 'softmax/logits/MatMul_eightbit_min_pool_3/_reshape:0' shape=() dtype=float32>,)
(<tf.Tensor 'softmax/logits/MatMul_eightbit_max_pool_3/_reshape:0' shape=() dtype=float32>,)
(<tf.Tensor 'softmax/logits/MatMul_eightbit_quantize_pool_3/_reshape:0' shape=(1, 2048) dtype=quint8>, <tf.Tensor 'softmax/logits/MatMul_eightbit_quantize_pool_3/_reshape:1' shape=() dtype=float32>, <tf.Tensor 'softmax/logits/MatMul_eightbit_quantize_pool_3/_reshape:2' shape=() dtype=float32>)
(<tf.Tensor 'softmax/logits/MatMul_eightbit_quantized_bias_add:0' shape=(1, 1008) dtype=qint32>, <tf.Tensor 'softmax/logits/MatMul_eightbit_quantized_bias_add:1' shape=() dtype=float32>, <tf.Tensor 'softmax/logits/MatMul_eightbit_quantized_bias_add:2' shape=() dtype=float32>)
(<tf.Tensor 'softmax/logits/MatMul_eightbit_quantize_down:0' shape=(1, 1008) dtype=quint8>, <tf.Tensor 'softmax/logits/MatMul_eightbit_quantize_down:1' shape=() dtype=float32>, <tf.Tensor 'softmax/logits/MatMul_eightbit_quantize_down:2' shape=() dtype=float32>)
(<tf.Tensor 'softmax/biases_quint8_const:0' shape=(1008,) dtype=quint8>,)
(<tf.Tensor 'softmax/biases_min:0' shape=() dtype=float32>,)
(<tf.Tensor 'softmax/biases_max:0' shape=() dtype=float32>,)
(<tf.Tensor 'softmax/logits_eightbit_quantized_bias_add:0' shape=(1, 1008) dtype=qint32>, <tf.Tensor 'softmax/logits_eightbit_quantized_bias_add:1' shape=() dtype=float32>, <tf.Tensor 'softmax/logits_eightbit_quantized_bias_add:2' shape=() dtype=float32>)
(<tf.Tensor 'softmax/logits_eightbit_quantize_down:0' shape=(1, 1008) dtype=quint8>, <tf.Tensor 'softmax/logits_eightbit_quantize_down:1' shape=() dtype=float32>, <tf.Tensor 'softmax/logits_eightbit_quantize_down:2' shape=() dtype=float32>)
(<tf.Tensor 'softmax/logits:0' shape=(1, 1008) dtype=float32>,)
(<tf.Tensor [] shape=(1, 1008) dtype=float32>,)

有没有一种简单的方法可以一次打印所有这些浮点类型的值？

Answer 1

你可以使用类似的东西

from pprint import pprint
pprint([out
  for op in tf.get_default_graph().get_operations() if op.type != 'Placeholder'
  for out in op.values() if out.dtype == tf.float32])

Feed dicts 是标准的 Python 字典，因此它们不应显示为图形操作。

编辑

要获取它们的值，您需要运行它们：

out_val = sess.run([out
  for op in tf.get_default_graph().get_operations() if op.type != 'Placeholder'
  for out in op.values() if out.dtype == tf.float32], 
  feed_dict=my_feed_dict)