TensorFlow 输出checkpoint 中的变量名与变量值方式

TensorFlow 可以把某个时间点的模型保存到 checkpoint 文件。可以使用 TensorBoard 来可视化 checkpoint，或者通过 TensorFlow API 以编程方式获取 checkpoint 中变量的值。下面分步骤详细讲解 TensorFlow checkpoint 输出变量名和变量值的方式。

1. TensorFlow checkpoint 保存

使用 TensorFlow 的 tf.train.Saver 类，可以将 TensorFlow 模型的变量保存到 checkpoint 文件中。以下是一个示例：

import tensorflow as tf

# 创建 TensorFlow 模型
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784), name="x")
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 10), name="y")
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]), name="W")
b = tf.Variable(tf.zeros([10]), name="b")
logits = tf.matmul(x, W) + b
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=logits, labels=y))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 创建 Saver 对象
saver = tf.train.Saver()

# 在会话中保存 checkpoint 文件
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    # 训练模型...
    saver.save(sess, "model.ckpt")

这里，我们使用了 tf.train.Saver 类， 将 TensorFlow 模型的变量以 checkpoint 形式保存到 "model.ckpt" 文件中。

2. TensorFlow checkpoint 可视化

可以使用 TensorBoard 可视化检查 checkpoint 文件中保存的所有变量。下面是一个示例：

import tensorflow as tf

# 加载 checkpoint 文件
checkpoint_path = "model.ckpt"
reader = tf.train.NewCheckpointReader(checkpoint_path)

# 使用 TensorFlow Graph 来创建 TensorBoard 模型
tf_graph = tf.Graph()
with tf_graph.as_default():
    for var_name, shape in reader.get_variable_to_shape_map().items():
        var_value = reader.get_tensor(var_name)

        # 创建 TensorFlow 变量
        var = tf.Variable(var_value, name=var_name)

# 启动 TensorBoard
sess = tf.Session(graph=tf_graph)
tf.summary.FileWriter(".", sess.graph)

这里，我们首先加载 checkpoint 文件。然后，创建 TensorBoard 模型并使用 tf.Variable 命令来创建读取到的变量。最后启动 TensorBoard，将可以查看保存的 checkpoint 文件中的所有变量。

3. TensorFlow checkpoint 中变量名和变量值的输出

TensorFlow 中的 checkpoint 文件包含的是一个键值对，键是变量的名称，值是它的值。下面是我们展示变量名和变量值的两个示例：

示例1：输出 checkpoint 文件中的所有变量名和变量值

可以使用 tf.train.NewCheckpointReader 类读取 checkpoint 文件中的变量名及其相应值。以下是一个输出 checkpoint 中所有变量名和变量值的示例：

import tensorflow as tf

# 加载 checkpoint 文件
checkpoint_path = "model.ckpt"
reader = tf.train.NewCheckpointReader(checkpoint_path)

# 输出 checkpoint 文件中所有变量名和变量值
for var_name in reader.get_variable_to_shape_map():
    var_value = reader.get_tensor(var_name)
    print(var_name, var_value)

这里，我们首先加载了 checkpoint 文件。然后，通过 reader.get_variable_to_shape_map() 方法获取 checkpoint 文件中的所有变量名。对于每个变量，我们使用 reader.get_tensor 方法获取它的值并打印出来。

示例2：输出指定变量名的变量值

可以使用 reader.get_tensor 方法来获取一个指定变量名的变量值。以下是一个输出指定变量名的变量值的示例：

import tensorflow as tf

# 加载 checkpoint 文件
checkpoint_path = "model.ckpt"
reader = tf.train.NewCheckpointReader(checkpoint_path)

# 输出 W 变量的值
W_value = reader.get_tensor("W")
print("W = ", W_value)

# 输出 b 变量的值
b_value = reader.get_tensor("b")
print("b = ", b_value)

这里，我们首先加载了 checkpoint 文件。然后，使用 reader.get_tensor 方法获取指定名称的变量的值，并将其打印出来。同时，我们也演示了如何在代码中指定变量名称。