训练好了一个网络，想要查看网络里面参数是否经过BP算法优化过，可以直接读取网络里面的参数，如果一直是随机初始化的值，则证明训练代码有问题，需要改。
下面介绍如何直接读取网络的weight 和 bias。
(1) 获取参数的变量名。可以使用一下函数获取变量名：
def vars_generate1(self,scope_name_var): return [var for var in tf.global_variables() if scope_name_var in var.name ]
输入你想要读取的变量的一部分的名称(scope_name_var)，然后通过这个函数返回一个List，里面是所有含有这个名称的变量。
(2) 利用session读取变量的值：
def get_weight(self):
full_connect_variable = self.vars_generate1("pred_network/full_connect/l5_conv")
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer()) ##一定要先初始化变量
print(sess.run(full_connect_variable[0]))
之后如果想要看参数随着训练的变化，你可以将这些参数保存到一个txt文件里面查看。
补充知识：如何在 PyTorch 中设定学习率衰减（learning rate decay）
很多时候我们要对学习率（learning rate）进行衰减，下面的代码示范了如何每30个epoch按10%的速率衰减：
def adjust_learning_rate(optimizer, epoch): """Sets the learning rate to the initial LR decayed by 10 every 30 epochs""" lr = args.lr * (0.1 ** (epoch // 30)) for param_group in optimizer.param_groups: param_group['lr'] = lr
什么是param_groups"htmlcode">
以上这篇在tensorflow实现直接读取网络的参数(weight and bias)的值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。
# 有两个`param_group`即,len(optim.param_groups)==2
optim.SGD([
{'params': model.base.parameters()},
{'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3}
], lr=1e-2, momentum=0.9)
#一个参数组
optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-2, momentum=.9)
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。
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