刚开始学习tensorflow，还不太会用，开个博记录，今天遇到一个问题是用tf.layers.dense创建的全连接层，如何查看权重？
知道kernel表示了权重，但是如何提示成变量？
我分成两步：
1、查看tensor：tf.trainable_variables()
命令行里中运行即可，如下图：
可以看到tensor的name，或用更简洁的方式：variable_name = [v.name for v in tf.trainable_variables()]
运行后，trainable_variable()即存入variable_name中：
2、获取权重：tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('variable_name')
如：w1=tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('Actor/l1/kernel:0')
即可根据get tensor by name
菜鸟的笨方法^-^
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更新：tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES,scope)也可查看，可得到某scope下的tensor
即从某scope的tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES中取出所有变量，是一个列表
以上这篇在Tensorflow中查看权重的实现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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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%。