1. TensorFlow读取已保存模型的权重数值方式
TensorFlow是一个用于机器学习和深度学习的开源框架。在使用TensorFlow训练和保存模型后，我们可以通过加载已保存的模型来恢复模型的参数和权重。本文将介绍如何使用TensorFlow读取并输出已保存模型的权重数值。
1.1 模型保存
在训练模型时，我们可以使用tf.train.Saver类来定期保存模型的参数和权重。下面是一个保存模型的示例代码：
import tensorflow as tf
# 构建模型
# ...
# 定义Saver对象用于保存模型
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
# 训练模型
# ...
# 保存模型
saver.save(sess, "model.ckpt")
上述代码中，首先通过构建模型，并在训练过程中使用Saver对象定期保存模型。save()函数需要传入一个会话（session）对象和保存路径。模型将被保存为以“.ckpt”为后缀的文件。
1.2 读取模型
要读取已保存的模型，我们需要重新定义模型的结构，并使用保存模型时使用的相同变量名称。下面是一个读取模型的示例代码：
import tensorflow as tf
# 重新定义模型结构
# ...
# 创建Saver对象
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
# 加载模型
saver.restore(sess, "model.ckpt")
# 输出模型的权重数值
for var in tf.trainable_variables():
print(var.name, sess.run(var))
在上述代码中，我们首先重新定义了模型的结构，以及变量和计算图的结构。然后，我们创建了一个Saver对象，用于加载已保存的模型。
使用restore()函数可以将保存的模型加载到会话中。需要传入会话对象和模型保存的路径。
然后，我们使用sess.run(var)来获取模型中各个变量的数值，并输出到控制台。
上述代码中的tf.trainable_variables()函数返回用于训练的可训练变量。如果要输出所有变量的权重数值，可以使用tf.global_variables()函数。
2. 示例代码
下面是一个完整的示例代码，用于读取并输出已保存模型的权重数值：
import tensorflow as tf
# 重新定义模型结构和变量
input_dim = 10
output_dim = 5
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, input_dim))
weights = tf.Variable(tf.random_normal(shape=(input_dim, output_dim)))
biases = tf.Variable(tf.random_normal(shape=(output_dim,)))
outputs = tf.matmul(inputs, weights) + biases
# 创建Saver对象
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
# 加载模型
saver.restore(sess, "model.ckpt")
# 输出模型的权重数值
for var in tf.trainable_variables():
print(var.name, sess.run(var))
上述代码中，首先重新定义了一个简单的模型结构，包括输入数据的维度、输出数据的维度以及模型的计算图。然后，创建了一个Saver对象，并使用restore()函数加载已保存的模型。
最后，使用sess.run(var)来获取模型中各个变量的数值，并将其打印输出。
请替换掉“model.ckpt”为您保存模型的实际路径进行测试。
3. 总结
本文介绍了如何使用TensorFlow读取并输出已保存模型的权重数值。通过创建Saver对象，并使用restore()函数加载已保存模型，我们可以恢复模型的参数和权重，并进一步进行后续操作，如输出模型的权重数值。这在模型部署、迁移学习等场景下非常常见，并且对于模型的调试和分析也非常有帮助。
推荐的temperature参数为0.6，可以通过设置temperature参数来控制模型输出的随机性，较高的temperature值会产生更多随机性，较低的temperature值则会产生更确定性的输出。