这篇教程Tensorflow 读取ckpt文件中的tensor操作写得很实用，希望能帮到您。
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 osfrom tensorflow.python import pywrap_tensorflowcheckpoint_path = os.path.join(model_dir, "model.ckpt")# Read data from checkpoint filereader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path)var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()# Print tensor name and valuesfor 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) checkpointModel.metaModel.data-00000-of-00001Model.index import tensorflow as tfimport 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())以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持51zixue.net。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
解决更新tensorflow后应用tensorboard报错的问题
python multiprocessing 多进程并行计算的操作 |
