如何提取CNN卷积层的权重和偏置以及各层的输出数据,并将其保存为文本文件

时间: 2024-02-09 12:10:48 浏览: 30
CNN 卷积层的权重和偏置通常是存储在 TensorFlow 的变量中的,我们可以使用 tf.train.Saver() 类来保存和加载这些变量。而各层的输出数据可以使用 tf.train.SessionRunArgs() 类来获取。下面是一个示例代码,用于提取 CNN 卷积层的权重和偏置以及各层的输出数据,并将其保存为文本文件: ```python import tensorflow as tf import numpy as np # 加载模型 saver = tf.train.import_meta_graph('model.meta') with tf.Session() as sess: saver.restore(sess, 'model') # 获取模型中所有的变量 vars_all = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES) vars_conv = [var for var in vars_all if 'conv' in var.name] # 获取卷积层的变量 vars_fc = [var for var in vars_all if 'fc' in var.name] # 获取全连接层的变量 # 提取卷积层的权重和偏置 weights_conv = {} biases_conv = {} for var in vars_conv: name = var.name.split(':')[0] if 'weights' in name: weights_conv[name] = sess.run(var) elif 'biases' in name: biases_conv[name] = sess.run(var) # 提取全连接层的权重和偏置 weights_fc = {} biases_fc = {} for var in vars_fc: name = var.name.split(':')[0] if 'weights' in name: weights_fc[name] = sess.run(var) elif 'biases' in name: biases_fc[name] = sess.run(var) # 获取各层的输出数据 conv1_out = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('conv1/Relu:0') conv2_out = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('conv2/Relu:0') fc1_out = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('fc1/Relu:0') fc2_out = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('fc2/Softmax:0') # 运行各层的输出数据 conv1_out_val, conv2_out_val, fc1_out_val, fc2_out_val = sess.run( [conv1_out, conv2_out, fc1_out, fc2_out], feed_dict={'input:0': ...} # 填充输入数据 ) # 将权重和偏置保存为文本文件 np.savetxt('weights_conv1.txt', weights_conv['conv1/weights:0']) np.savetxt('biases_conv1.txt', biases_conv['conv1/biases:0']) np.savetxt('weights_conv2.txt', weights_conv['conv2/weights:0']) np.savetxt('biases_conv2.txt', biases_conv['conv2/biases:0']) np.savetxt('weights_fc1.txt', weights_fc['fc1/weights:0']) np.savetxt('biases_fc1.txt', biases_fc['fc1/biases:0']) np.savetxt('weights_fc2.txt', weights_fc['fc2/weights:0']) np.savetxt('biases_fc2.txt', biases_fc['fc2/biases:0']) # 将各层的输出数据保存为文本文件 np.savetxt('conv1_out.txt', conv1_out_val) np.savetxt('conv2_out.txt', conv2_out_val) np.savetxt('fc1_out.txt', fc1_out_val) np.savetxt('fc2_out.txt', fc2_out_val) ``` 在上面的代码中,我们首先加载了模型,并使用 tf.get_collection() 函数获取了模型中所有的变量。然后,我们使用 for 循环遍历卷积层和全连接层的变量,提取其权重和偏置。接着,我们使用 tf.get_default_graph().get_tensor_by_name() 函数获取了各层的输出数据,并使用 sess.run() 方法运行这些输出数据。最后,我们使用 np.savetxt() 函数将权重、偏置和各层的输出数据保存为文本文件。

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