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【Tensorflow】学習後のモデルから各層の重みとバイアスの取得方法

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tyk

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前提・実現したいこと

tensorflowを使って
Grad-camを実装したいと考えてます。
(下記サイトを参照しました)
https://github.com/Ankush96/grad-cam.tensorflow

しかし学習器から重みとバイアスの抽出方法がわかりません。
自分の持っているデータを学習させた後の重み、バイアスを取得したいです。

学習方法は下記のサイトを参考にしました。
http://arkouji.cocolog-nifty.com/blog/2016/08/tensorflow-76e9.html

どなたかお分かりの方教えていただければ大変助かります。

補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)

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回答 1

checkベストアンサー

+3

過去に画像を書き出そうとしている人々がいます。
主にエラーに遭遇してのポストですが、リンク等が参考になります。
https://teratail.com/questions/102908
https://teratail.com/questions/97203

重みの数字が欲しいのであれば、
https://www.tensorflow.org/extend/tool_developers/
を参考にすれば、いろいろと書き出し方があります。
一番しっくりするやり方をニーズに合わせて選択することになります。

どのレベルまでご自身でコードを書かれているのかわからいのですが、
W = tf.Variable(...)と定義された重みがあるのであれば、print(sess.run(W))で書き出せます。
参考のサイトならば、例えば、
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 3, 32])
を書き出すには、

sess = tf.Session()
print(sess.run(W_conv1))

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  • 2017/12/19 10:28

    解答ありがとうございます
    しかし、pythonのコードの理解不足なのかエラーになってしまいます。

    下記のように自分で作った後に重みを出力しようとしました。
    ①参考のサイトのcnn_train.pyでモデルを作成
    ②そのモデルの読み込み
    images_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, IMAGE_PIXELS))
    labels_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, NUM_CLASSES))
    keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)

    logits = inference(images_placeholder, keep_prob)
    sess = tf.InteractiveSession()

    saver = tf.train.Saver()
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    saver.restore(sess, "model.ckpt")

    ②各層の重み出力
    sess = tf.Session()
    print(sess.run(W_conv1))

    ②を実行した結果「NameError: name 'W_conv1' is not defined」となってしまいました。
    基本的なところがわかっていなくてすみません。

    キャンセル

  • 2017/12/19 13:31

    https://qiita.com/yukiB/items/a7a92af4b27e0c4e6eb2
    モデルの読み込み時に、変数を定義していますか?

    キャンセル

  • 2017/12/19 16:46

    ご回答いただきありがとうございます。
    とりあえず、保存する前の学習したモデルの段階で
    重みとバイアスを取得することができました!
    ありがとうございます。

    キャンセル

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