使用tf.trainable_variables()显示可训练变量的名称

Question

我处理权的RNNCell.

我有以下代码

var_names = []    
for var in tf.trainable_variables():    
    var_names.append(var.name)

在另一个名为的文件中model.py,我正在打印附加到的可训练变量的名称var_names.但是,我发现可训练变量的"name"属性没有用,因为不是非常具有描述性.

一个RNNcell人的权重是否有名字？

如果这很有用,这是另一个可能相关的代码:

cell_fn = tf.nn.rnn_cell.GRUCell   
rnn_fw_1 = cell_fn(num_hidden_1, **additional_cell_args)    
rnn_fw_1 = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(rnn_fw_1, input_keep_prob=keep_prob_1)

Answer 1

试试这个:

variables_names = [v.name for v in tf.trainable_variables()]
values = sess.run(variables_names)
for k, v in zip(variables_names, values):
    print "Variable: ", k
    print "Shape: ", v.shape
    print v