根据tensor的名字获取变量的值

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根据tensor的名字获取变量的值

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。

参考：

https://stackoverflow.com/questions/36612512/tensorflow-how-to-get-a-tensor-by-name
https://blog.csdn.net/silent56_th/article/details/75577320