在张量流中读取张量的值

Question

我正在 PyCharm 中使用 Python 3.6。

在文件site-packages/tensorflow/python/ops/nn_ops.py中，

我在第 838 行之后找到

    with ops.name_scope(name, "convolution", [input, filter]) as name:
        input = ops.convert_to_tensor(input, name="input")  
        input_shape = input.get_shape()
        filter = ops.convert_to_tensor(filter, name="filter")  
        filter_shape = filter.get_shape()
        op = Convolution(
            input_shape,
            filter_shape,
            padding,
            strides=strides,
            dilation_rate=dilation_rate,
            name=name,
            data_format=data_format)
        return op(input,filter)

我想知道输入、过滤器和返回张量的值。

我试过了，按照https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/InteractiveSession做的

    with ops.name_scope(name, "convolution", [input, filter]) as name:
        input = ops.convert_to_tensor(input, name="input") 
        input_shape = input.get_shape()
        filter = ops.convert_to_tensor(filter, name="filter")  
        filter_shape = filter.get_shape()
        op = Convolution(
            input_shape,
            filter_shape,
            padding,
            strides=strides,
            dilation_rate=dilation_rate,
            name=name,
            data_format=data_format)
        temp = op(input,filter)
        import tensorflow as tf
        sess = tf.Session()
        with sess.as_default():
            assert tf.get_default_session() is sess
            test = filter.eval()
        return temp

然后，我得到了错误：

    tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value conv2d_1/kernel
     [[{{node conv2d_1/kernel/read}}]]

我做错了什么？

Answer 1

当您打开 TensorFlow 会话时，您必须在初始化变量后通过使用 feed_dict 的占位符提供数据来运行整个模型。

with tf.Session() as sess:

    # initialize your trainable variables
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # Execute a training op [OP] by feeding [TENSOR]s through [PLACEHOLDER]s
    sess.run( [OP] , feed_dict = { [Placeholder]: [TENSOR] })

    # At the right point, evaluate the value of your filter object
    test = filter.eval( feed_dict = { [...] } )

此时filter 的值将存储到一个numpy 对象test 中。 然后就可以退货了。

我知道我的回答含糊不清，但我没有足够的信息来说明您拥有的数据。您可以找到一种方法来运行 TensorFlow 的会话 here。在tf.Session() 的末尾检查.eval 的使用。

希望这会有所帮助，否则请告诉我。