Déjame ver si puedo ayudar :).
Intenté imprimir W.eval () para obtener el peso; pero sucede que me proporciona una matriz cero de 784 × 10. ¿Cómo puedo obtener los pesos en forma de matriz o en formato .csv
Solo asegúrese de usar `eval` this en la sesión activa. A continuación, escribí un fragmento para resaltar los conceptos centrales.
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Entonces, aquí X e y son matrices NumPy de su conjunto de entrenamiento y etiquetas de clase. En la parte superior, agregué un interruptor `reuse_weights` para alternar entre la reinicialización de los pesos y la inicialización alternativa de los pesos que cargó de los archivos CSV a las variables` weights_` y `biases_`
…
g = tf.Graph ()
con g.as_default ():
tf_X = tf.convert_to_tensor (valor = X, dtype = tf.float32)
tf_y = tf.convert_to_tensor (valor = y, dtype = tf.float32)
si reuse_weights:
pesos_ = numpy.loadtxt (…)
sesgos_ = numpy.loadtxt (…)
tf_weights_ = tf.Variable (weights_)
tf_biases_ = tf.Variable (sesgos_)
más: # inicializar pesos
tf_weights_ = tf.Variable (tf.truncated_normal ([…])
tf_biases = tf.Variable (tf.zeros ([…]))
…
train = optimizer.minimize (costo)
init = tf.initialize_all_variables ()
con tf.Session (graph = g) como sess:
sess.run (init)
…
para e en épocas:
_, c = sess.run ([tren, costo])
…
# cuando termine, guarde pesos en matrices numpy
weights_ = tf_weights_.eval ()
sesgos_ = tf_biases_.eval ()
…
# código guardar matrices numpy en CSV
numpy.savetxt (pesos_, …)
numpy.savetxt (sesgos_, …)
Espero que ayude. Por cierto. Prefiero recomendar el uso de la clase `Saver` en lugar de CSV; para eso fue diseñado: guardar y recargar variables 😉 (antes de volver a escribirlo como un artículo completo, tal vez solo consulte la excelente documentación en https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/api_docs/python/state_ops .html)
