📅  最后修改于: 2023-12-03 14:51:24.024000             🧑  作者: Mango
在TensorFlow 1中,可以使用tf.Session()
对象来列出会话中的变量。以下是Python代码片段,演示如何在TensorFlow1中列出变量:
import tensorflow as tf
# 创建变量
x = tf.Variable(tf.zeros([2, 3]), name='x')
y = tf.Variable(tf.ones([3, 4]), name='y')
# 创建会话并初始化变量
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# 获取变量名和值
for var in tf.global_variables():
var_name = var.name
var_val = sess.run(var)
print(f"{var_name}: {var_val}")
# 关闭会话
sess.close()
以上代码将输出以下结果:
x: [[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]
y: [[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]]
在这个例子中,我们创建了两个变量x
和y
,并使用tf.global_variables()
获取所有全局变量的列表。我们可以通过var.name
获取变量名,通过sess.run(var)
获取变量的值。最后我们关闭了会话。
感谢您仔细阅读这篇介绍,我们希望这篇文章能够对您在TensorFlow 1中列出变量有所帮助。如果您还有任何疑问,请随时联系我们。