1、获取中间变量值

1)网络相应位置加入

tf.add_to_collection('name', var)

2)

var, ... = sess.run([tf.get_collection('name'), ...], feed_dict={...})

2、获取参数值

weight = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('encoder/conv1/weights:0') 

可以通过print网络所有参数名,找到准确的参数名称

for para in tf.trainable_variables():print(para.name)

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