тензора TensorFlow к панде dataframe

Question

Моей модели учится W:

W = tf.Variable(tf.truncated_normal([pixels,h1],stddev=np.sqrt(2.0/(pixels)))) 

я вернуться W из функции, которая работает мой график TF/сеанс.

В моей записной книжке, я проверил тип W:

type(W) 
out: tensorflow.python.ops.variables.Variable 

Я также проверил размерность W:

W.get_shape() 
out: TensorShape([Dimension(3072), Dimension(1024)]) 

Я хотел бы преобразовать W в dataframe панды (для обследования, и т.д.).

Как я могу это сделать?

(Saw this answer о преобразовании тензора в Numpy с eval(), которые затем могут быть записаны на панд, конечно. Но эта операция, казалось, только для работы в рамках сессии TF.)

Answer 1

переменные существуют только в течение сеанса. они определяются на графике, как операции, но фактически не хранят какие-либо значения как таковые, на графике. они имеют только значения, когда сеанс создается из графика, и инициализирует операцию, называемую (или вызывается загрузка).

Конечно, как только вы загрузили значение из varaible, в сеансе, используя eval, вы можете избавиться от сеанса и использовать результирующий тензорезистентный тензор jsut как любой обычный тензодальный тензор.