如何从恢复的图形中获取可训练变量的值&；tensorflow中的检查点

我想从一个经过训练的模型中得到变量的值。我有一个检查点文件，我可以恢复图形和检查点，并对它们进行推断

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然而，我发现在恢复检查点和图表后，很难找出如何获得可训练变量值（如权重和偏差值，而不是名称…我想要这些值）。我已经阅读了Tensorflow文档，有很多关于“使用变量范围”、“重用=True”和“tf.get\u变量（“myvar”）的建议在范围内…等，但我得到错误，说明变量已经存在或尚未初始化。tf.graphkeys只返回名称…而不是值。

加载元图时，TensorFlow也会恢复集合。有几个集合与变量相关，例如，您可以获取所有可训练变量的集合是这样的：

#图是一个张量流图
变量=graph.get\u集合（tf.GraphKeys.TRAINABLE\u变量）

您可以

会话。运行返回列表中的每个变量以获取其值。
下面的代码假设变量已经初始化（从检查点还原）：

sess是一个TensorFlow会话
values=[sess.run（v）for v in variables]

您能展示一下加载图和恢复检查点的方法吗？我特别感兴趣的是，您是有一个元图还是只有一个普通图。我使用导入元图，然后在加载图之后立即恢复最新的检查点。我非常接近，但到目前为止：-）。这很有效——谢谢！