Tensorflow 读取ckpt文件中的tensor操作
时间：2021-12-10 15:59:13|栏目：Python代码|点击： 次
在使用pre-train model时候，我们需要restore variables from checkpoint files.
经常出现在checkpoint 中找不到”Tensor name not found”.
这时候需要查看一下ckpt中到底有哪些变量
import os
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
checkpoint_path = os.path.join(model_dir, "model.ckpt")
# Read data from checkpoint file
reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path)
var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()
# Print tensor name and values
for key in var_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
import tensorflow as tf
import pprint # 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())
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本文标题：Tensorflow 读取ckpt文件中的tensor操作
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