如何使用 tensorflow 在全连接层中恢复

Question

train.py：

prediction = tf.contrib.layers.fully_connected(outputs[:, -1, :], 
                                output_dim, activation_fn=None, scope="prediction")

test.py：

prediction = graph.get_tensor_by_name("prediction:0")

从 train.py 保存图表后，我想恢复 test.py 中的预测变量，但无法正常工作。

'tf.contrib.layers.fully_connected' 没有 name 参数。只有 scope 参数。如何恢复？

Answer 1

获取 tensorflow 为您定义的全连接层的名称：

train.py

print(prediction.name)

类似于prediction/BiasAdd:0

在 test.py 中使用该名称来正确恢复变量