Я использую TensorFlow для обучения глубокой нейронной сети.Python взаимодействует с TensorFlow через Session, который выводит результаты.
В моем случае я хочу вернуть веса моей сети, использовать их для внешней обработки моих данных (т. Е. Вне тензорного потока), а затем передать весы обратно в тензорный поток для их обновления.
Извлечение весов из модели можно выполнить с помощью сеанса:
DNN # a class which contains my tensorflow DNN model
W_fc = sess.run(DNN.W_fc)
И передать их обратно можно одновременно
sess.run(..., feed_dict = {DNN.W_fc: W_fc})
Я предполагаю, что sess.run() создает копию переменной весов внутреннего тензорного потока, которую возвращает в python.
мой ВОПРОС:
Есть ли способ заставить sess.run() вместо этого вернуть адрес памяти во внутреннюю переменную тензор потока?Это может сэкономить мне немного памяти.