在自己构建的卷积神经时，我想把卷积层的数据提取出来，但是这些数据是Tensor类型的
网上几乎找不到怎么存储的例子，然后被我发下了一下解决办法
https://stackoverflow.com/questions/41587689/how-to-save-a-tensor-in-checkpoint-in-tensorflow
import tensorflow as tf #输入为100个数据集，28*28像素，3个通道 input = tf.Variable(tf.random_normal([100,28,28,3])) ref = tf.Variable(tf.zeros([100,14,14,3]),tf.float32) #滑动窗口的尺寸为2*2，步幅为2 pool = tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding="SAME") pool = tf.assign (ref ,pool) pool
如何保存Tensorflow中的Tensor参数，保存训练中的中间参数，存储卷积层的数据
原文：https://www.cnblogs.com/imzh/p/10153358.html