tensorflow实现读取模型中保存的值 tf.train.NewCheckpointReader

TensorFlow实现读取模型中保存的值tf.train.NewCheckpointReader的完整攻略

在本文中，我们将提供一个完整的攻略，详细讲解如何使用tf.train.NewCheckpointReader读取TensorFlow模型中保存的值，包括两个示例说明。

什么是tf.train.NewCheckpointReader？

tf.train.NewCheckpointReader是TensorFlow中的一个类，用于读取TensorFlow模型中保存的值。它可以读取模型中的变量名称和对应的值，并将它们存储在一个字典中。

如何使用tf.train.NewCheckpointReader？

以下是使用tf.train.NewCheckpointReader读取TensorFlow模型中保存的值的示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建一个`tf.train.NewCheckpointReader`对象
reader = tf.train.NewCheckpointReader('/path/to/model.ckpt')

# 获取所有变量名称和对应的值
var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()
for var_name in var_to_shape_map:
    print("Variable name: ", var_name)
    print(reader.get_tensor(var_name))

在这个示例中，我们首先创建了一个tf.train.NewCheckpointReader对象，并指定了模型的路径。接着，我们使用get_variable_to_shape_map()方法获取所有变量名称和对应的形状。最后，我们使用get_tensor()方法获取每个变量的值，并将它们打印出来。

示例1：读取模型中的变量

以下是读取模型中的变量的示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建一个`tf.train.NewCheckpointReader`对象
reader = tf.train.NewCheckpointReader('/path/to/model.ckpt')

# 获取变量`weights`的值
weights = reader.get_tensor('weights')
print(weights)

在这个示例中，我们首先创建了一个tf.train.NewCheckpointReader对象，并指定了模型的路径。接着，我们使用get_tensor()方法获取变量weights的值，并将它打印出来。

示例2：读取模型中的所有变量

以下是读取模型中的所有变量的示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建一个`tf.train.NewCheckpointReader`对象
reader = tf.train.NewCheckpointReader('/path/to/model.ckpt')

# 获取所有变量名称和对应的值
var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()
for var_name in var_to_shape_map:
    print("Variable name: ", var_name)
    print(reader.get_tensor(var_name))

在这个示例中，我们首先创建了一个tf.train.NewCheckpointReader对象，并指定了模型的路径。接着，我们使用get_variable_to_shape_map()方法获取所有变量名称和对应的形状。最后，我们使用get_tensor()方法获取每个变量的值，并将它们打印出来。

结语

以上是使用tf.train.NewCheckpointReader读取TensorFlow模型中保存的值的完整攻略，包含了如何读取模型中的变量和所有变量的示例说明。在进行TensorFlow模型开发时，使用tf.train.NewCheckpointReader可以方便地读取模型中保存的值，以便进行后续的操作。