需求：

有時候使用slim這種封裝好的工具，或者是在做滑動平均時，系統會幫你自動建立一些變數，但是這些變數只有名字，而沒有顯式的變數名，所以這個時候我們需要使用那個名字來獲取其對應的值。

如下：

input = np.random.randn(4,3)
net = slim.fully_connected(input,2,weights_initializer=tf.ones_initializer(dtype = tf.float32))

這段程式碼看似簡單，但其實幫你生成了一個w和一個b。如果你執行下面程式碼：

with tf.Session() as sess:
   sess.run(tf.global_variables_initializer())
   for v in tf.global_variables():
     print(v)   

你會發現裡面還有

<tf.Variable 'fully_connected/weights:0' shape=(3,2) dtype=float64_ref>

<tf.Variable 'fully_connected/biases:0' shape=(2,) dtype=float64_ref>  

這樣兩個變數，但是由於沒有顯式宣告，所以我們要從其名字取值。

解決方案：

1、從圖裡面取值：

print(sess.run(tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("fully_connected/weights:0")))  

這個就是先拿到圖，然後從圖裡面取變數 。

2、直接取值

print(sess.run("fully_connected/weights:0"))  

直接把名字傳進run裡面就可以直接運行了，但是這個仍然拿不到變數，這個只能拿到變數值。

以上這篇根據tensor的名字獲取變數的值方式就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。