在自己構(gòu)建的卷積神經(jīng)時(shí)，我想把卷積層的數(shù)據(jù)提取出來，但是這些數(shù)據(jù)是Tensor類型的

網(wǎng)上幾乎找不到怎么存儲(chǔ)的例子，然后被我發(fā)下了一下解決辦法?

https://stackoverflow.com/questions/41587689/how-to-save-a-tensor-in-checkpoint-in-tensorflow

import tensorflow as tf #輸入為100個(gè)數(shù)據(jù)集，28*28像素，3個(gè)通道 input = tf.Variable(tf.random_normal([100,28,28,3])) ref = tf.Variable(tf.zeros([100,14,14,3]),tf.float32)#滑動(dòng)窗口的尺寸為2*2，步幅為2 pool = tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding="SAME") pool = tf.assign (ref ,pool) pool

?

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/imzh/p/10153358.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的如何保存Tensorflow中的Tensor参数，保存训练中的中间参数，存储卷积层的数据的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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