Возврат результатов функции тензорного потока из функции

Question

Я записал следующую модель в отдельный файл:

def fun(X,num_actions,hiddens,layer_norm,keep_prob = 0.5):



    out = X

    out = layers.fully_connected(out, num_outputs=hidden[0], activation_fn=None)
    out1 = tf.nn.relu(out)

    drop_out = tf.nn.dropout(out1, keep_prob)

    out2 = layers.fully_connected(drop_out, num_outputs=hidden[1], activation_fn=None)
    out2 = tf.nn.relu(out2)

    out3 = layers.fully_connected(out2, num_outputs=hidden[2], activation_fn=None)
    out3 = tf.nn.relu(out3)


    out4 = layers.fully_connected(out3, num_outputs=num_actions, activation_fn=None)

   return out4

Я вызываю эту функцию в классе, определенном в другом файле, например:

class a(): 
    def __init__(scope):
     with tf.variable_scope(scope):
        # Build the graph
        self._build_model(...) #this calls the function fun()

Я хочуполучить значения out1,drop_out,out2,out3,out4, возвращенные функцией fun(), но тензор потока выдает мне ошибки.

Я прочитал несколько постов, чтобы получить любой тензор, используя tf.get_variable().Но я не знаю, как получить эти выходные данные слоя, поскольку я не назвал их, и поиск их в пространстве глобальных переменных является большой задачей.

Как вы думаете, эти тензоры будут доступны под именем области, которое я использую в class a()?Моя последняя цель - записать эти значения на тензорную доску.

Answer 1

Я хочу получить значения out1, drop_out, out2, out3, out4, возвращаемые из функции fun (), но тензор потока выдает мне ошибки.

Вам понадобится return эти значения, если вы хотите их получить.

, но тензор потока выдает мне ошибки.

не может помочь вам, если мы не знаем, какие ошибки