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。
Tensorflow,权重
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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