python - 这两个张量流变量（或张量）有什么区别：kernel:0 和 kernel/Adam:0

Question

我最近正在研究 Tensorflow。

我有一个训练有素的模型，需要检查其中的变量。所以，我从元文件中恢复了图表，并通过以下方式获取了变量：

gvars = tf.global_variables()

我对每个卷积层的内核感兴趣，它们的名称类似于'.../kernel:0'. 但是，我发现了一个类似的张量，'.../kernel/Adam:0'但具有完全不同的值！！我只了解这些.../Adam:0'事情与培训（优化）过程有关，但是，不确定......

那么..两者之间有什么区别，哪一个实际用于评估、测试、部署等？

标签： pythonvariablestensorflowtensor

Answer 1

Adam 保留其更新的每个参数统计信息，请参阅算法。1. 在 TensorFlow 中，这些都是在这里和那里生成的。

对于推理，您只需要依赖.../kernel:0.