Tensorflow 读取ckpt文件中的tensor操作
在使用pre-trainmodel时候，我们需要restorevariablesfromcheckpointfiles.
经常出现在checkpoint中找不到”Tensornamenotfound”.
这时候需要查看一下ckpt中到底有哪些变量
importos
fromtensorflow.pythonimportpywrap_tensorflow
checkpoint_path=os.path.join(model_dir,"model.ckpt")
#Readdatafromcheckpointfile
reader=pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path)
var_to_shape_map=reader.get_variable_to_shape_map()
#Printtensornameandvalues
forkeyinvar_to_shape_map:
print("tensor_name:",key)
print(reader.get_tensor(key))
可以显示ckpt中的tensor名字和值，当然也可以用pycharm调试。
补充：tensorflow中读取模型中保存的值,tf.train.NewCheckpointReader
使用tf.trian.NewCheckpointReader(model_dir)
一个标准的模型文件有一下文件,model_dir就是MyModel(没有后缀)
checkpoint Model.meta Model.data-00000-of-00001 Model.index
importtensorflowastf
importpprint#使用pprint提高打印的可读性
NewCheck=tf.train.NewCheckpointReader("model")
打印模型中的所有变量
print("debug_string:\n")
pprint.pprint(NewCheck.debug_string().decode("utf-8"))
其中有3个字段,分别是名字,数据类型,shape
获取变量中的值
print("get_tensor:\n")
pprint.pprint(NewCheck.get_tensor("D/conv2d/bias"))
print("get_variable_to_dtype_map\n")
pprint.pprint(NewCheck.get_variable_to_dtype_map())
print("get_variable_to_shape_map\n")
pprint.pprint(NewCheck.get_variable_to_shape_map())
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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