打印tensorflow恢复模型中所有变量与操作节点方式

在使用TensorFlow时，有时候需要打印恢复模型中所有变量和操作节点的信息。本文将详细讲解如何打印TensorFlow恢复模型中所有变量和操作节点的方式，并提供两个示例说明。

示例1：使用tf.train.Saver()方法

以下是使用tf.train.Saver()方法打印恢复模型中所有变量和操作节点的示例代码：

import tensorflow as tf

# 加载模型
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, 'model.ckpt')

    # 打印所有变量
    print('所有变量：')
    for var in tf.global_variables():
        print(var.name)

    # 打印所有操作节点
    print('所有操作节点：')
    for op in tf.get_default_graph().get_operations():
        print(op.name)

在这个示例中，我们首先使用tf.train.Saver()方法加载模型。然后，我们使用tf.Session()方法运行模型，并使用tf.global_variables()方法打印所有变量的名称。最后，我们使用tf.get_default_graph().get_operations()方法打印所有操作节点的名称。

示例2：使用tf.train.NewCheckpointReader()方法

以下是使用tf.train.NewCheckpointReader()方法打印恢复模型中所有变量和操作节点的示例代码：

import tensorflow as tf

# 加载模型
reader = tf.train.NewCheckpointReader('model.ckpt')

# 打印所有变量
print('所有变量：')
for var_name, _ in reader.get_variable_to_shape_map().items():
    print(var_name)

# 打印所有操作节点
print('所有操作节点：')
for op_name in reader.get_variable_to_shape_map():
    print(op_name)

在这个示例中，我们首先使用tf.train.NewCheckpointReader()方法加载模型。然后，我们使用reader.get_variable_to_shape_map().items()方法打印所有变量的名称。最后，我们使用reader.get_variable_to_shape_map()方法打印所有操作节点的名称。

结语

以上是打印TensorFlow恢复模型中所有变量和操作节点的完整攻略，包含使用tf.train.Saver()方法和使用tf.train.NewCheckpointReader()方法的示例说明。在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的方法来打印模型中的变量和操作节点。