如何将 TensorFlow 变量转换为 Matlab 结构？

Question

我正在尝试将模型参数 (W & b) 从 tensorflow 作为字典传递到 matlab。但是当我将它转换为 matlab 中的结构时，字段仍然是张量变量，我无法对它们进行所需的操作。有没有办法解决这个问题并将它们转换为双精度或矩阵？

在张量流中：

return {'W': W, 'b': b}

在matlab中：

P = py.myModelOutput(samples,labels)
model.parameters = struct(P)

然后，当我在 matlab 中打印结构时，它会显示以下内容：

ans = 

W: [1x1 py.tensorflow.python.ops.variables.Variable]
b: [1x1 py.tensorflow.python.ops.variables.Variable]

尝试将字段转换为双精度也无济于事：

double(model.parameters.W)

使用双精度错误 无法从 py.tensorflow.python.ops.variables.Variable 转换为 double。

Answer 1

假设您的 TensorFlow 程序中有一个名为 sess 的 tf.Session 对象，您应该修改代码以返回以下内容：

def myModelOutput(...):
   # ...
   sess = tf.Session()
   # ...

   # Convert the `tf.Variable` objects `W` and `b` to NumPy arrays.
   W_val, b_val = sess.run([W, b])

   sess.close()  # Assumes `sess` is local to the function.

   return {'W': W_val, 'b': b_val}