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根据tensor的名字获取变量的值方式
脚本专栏 2024/9/28 佚名
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需求：

有时候使用slim这种封装好的工具，或者是在做滑动平均时，系统会帮你自动建立一些变量，但是这些变量只有名字，而没有显式的变量名，所以这个时候我们需要使用那个名字来获取其对应的值。

如下：

input = np.random.randn(4,3)
net = slim.fully_connected(input,2,weights_initializer=tf.ones_initializer(dtype = tf.float32))

这段代码看似简单，但其实帮你生成了一个w和一个b。如果你运行下面代码：

with tf.Session() as sess:
   sess.run(tf.global_variables_initializer())
   for v in tf.global_variables():
     print(v)

你会发现里面还有

<tf.Variable 'fully_connected/weights:0' shape=(3, 2) dtype=float64_ref>

<tf.Variable 'fully_connected/biases:0' shape=(2,) dtype=float64_ref>

这样两个变量，但是由于没有显式声明，所以我们要从其名字取值。

解决方案：

1、从图里面取值：

print(sess.run(tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("fully_connected/weights:0")))

这个就是先拿到图，然后从图里面取变量 。

2、直接取值

print(sess.run("fully_connected/weights:0"))

直接把名字传进run里面就可以直接运行了，但是这个仍然拿不到变量，这个只能拿到变量值。

以上这篇根据tensor的名字获取变量的值方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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苹果官方表示：

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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