Tensorflow 讀取ckpt文件中的tensor操作
更新時(shí)間：2021年03月05日 09:12:48 作者：noirblack
這篇文章主要介紹了Tensorflow 讀取ckpt文件中的tensor操作，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
在使用pre-train model時(shí)候，我們需要restore variables from checkpoint files.
經(jīng)常出現(xiàn)在checkpoint 中找不到”Tensor name not found”.
這時(shí)候需要查看一下ckpt中到底有哪些變量
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))
可以顯示ckpt中的tensor名字和值，當(dāng)然也可以用pycharm調(diào)試。
補(bǔ)充：tensorflow中讀取模型中保存的值, tf.train.NewCheckpointReader
使用tf.trian.NewCheckpointReader(model_dir)
一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的模型文件有一下文件, model_dir就是MyModel(沒(méi)有后綴)
checkpoint Model.meta Model.data-00000-of-00001 Model.index
import tensorflow as tf
import pprint # 使用pprint 提高打印的可讀性
NewCheck =tf.train.NewCheckpointReader("model")
打印模型中的所有變量
print("debug_string:\n")
pprint.pprint(NewCheck.debug_string().decode("utf-8"))
其中有3個(gè)字段, 分別是名字, 數(shù)據(jù)類型, shape
獲取變量中的值
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())
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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