Python 在tf.估计器训练后检索张量（Numpy）值

我用

tf.Estimator

训练了一个简单的自动编码器。在训练期间，一个特定的张量

W

被更新，其中

W

是一个矩阵。培训后，我想检索

W

，并使用

numpy

读取其值

这是一个简单的任务，如果我没有使用

tf.Estimator

，我会调用

.eval（）

并通过我的会话。然而，

Estimator

是一个高级API，会话的初始化和使用都是在幕后完成的

我还尝试使用

Estimator.predict

和

Estimator spec

返回

W

，但它似乎不起作用。我得到以下错误：

TypeError：需要单个张量时的张量列表

---

在使用

tf.Estimator

进行训练后，是否可以直接检索张量的

numpy

值。如果是，如何进行？

假设

W

作为变量存储在模型中，您可以使用

估计器

对象的

获取变量值

方法。请参阅。

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