tensorflow 学习笔记（1）—-解析pb文件，打印node的权重信息

　　tensorflow中训练后的模型是一个pb文件，proto 文件如下:https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/core/framework/graph.proto

通过解析pb文件即可以拿到训练后的的权重信息。

	with open(output_graph_path,"rb") as f:
		output_graph.ParseFromString(f.read())

　　graph是有node节点组成，遍历所有的node 节点可以获取到 训练的权重信息以及shape大小：

        for node in output_graph.node:
		print 'name:{}'.format(node.name)
		print 'shape:{},dtype;{}'.format(node.attr['value'].tensor.tensor_shape,node.attr['value'].tensor.dtype)
		if node.attr['value'].tensor.dtype != 1:
			continue
		print tensor_util.MakeNdarray(node.attr['value'].tensor)

　　graph是一个有向图，由节点和有向边组成，假设有如下计算表达式：t1=MatMul(input, W1)。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

　　图计算表达式包含三个节点，两条边，描述为文字形式如下：       

　　　　　　　　　　　　　　　　

　　TF 调用protobuf 解析方法，将graph 的字符串描述解析并生成grapdef实例，下一节查看graphdef的输入和输出，并尝试将模型转换为caffe模型

 

　　代码在git地址：https://github.com/wudafucode/machine_learning/blob/master/showpb.py