クラス内のインスタンスオブジェクトを取得しようとしたら<tf.Variable ... dtype=float32_ref>と出てprintできない

Question

クラス内のインスタンスオブジェクト(リストにNNのパラメータを保存してある状態です)を表示させようとしても、
<tf.Variable 'Variable_44:0' shape=(784, 100)
上のようにしか取得できません。
どうすれば中の値まで得ることができますか？

Answer 1

Tensorflow の仕組みについて誤解されています。
例えば、以下のように記述しても計算グラフを構築しただけであって、この時点では計算は何も行われていません。

import tensorflow as tf

x = tf.Variable(3, name='x')
y = x * 5

print(y) # Tensor("mul:0", shape=(), dtype=int32)

実際に計算するには、以下のようにセッションを作成して、Session.run() で計算を実行する必要があります。
実行前に tf.global_variables_initializer() を行い、各ノードを初期化する演算を行わないと、各ノードは未初期化のままなのでエラーになります。

import tensorflow as tf

x = tf.Variable(3, name='x')
y = x * 5

print(y) # Tensor("mul:0", shape=(), dtype=int32)

with tf.Session() as sess:
    # 各ノードの初期化
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    # 計算実行
    print(sess.run(y))  # 15

Comments

[knght]

再びありがとうございます。
初期化しなければ～というのはわかりました。でしたら、以前の質問の中のfitメソッドの中で、self.weightsに追加、初期化され、学習によって調整された重みの値を取り出すにはどのように実装すればよいでしょうか…？

[tiitoi]

たとえば、self.weights の一番目の要素の値を取り出すには
w = sess.run(self.weights[0]) とします。