tensorflow 实现从checkpoint中获取graph信息
代码:
importtensorflowastf sess=tf.Session() check_point_path='variables' saver=tf.train.import_meta_graph('variables/save_variables.ckpt.meta') saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint(check_point_path)) graph=tf.get_default_graph() #print(graph.get_operations()) #withopen('op.txt','a')asf: #f.write(str(graph.get_operations())) op1=graph.get_tensor_by_name('fully_connected/biases:0') print(op1)
使用函数graph.get_operations()获取ckpt.meta中保存的graph中的所有operation,而tensor_name为'op_name:0'。
然后使用graph.get_tensor_by_name('op_name:0')获取tensor信息。
代码从ckpt文件中获取保存的variable的数据(tensor的name和value):
importos importtensorflowastf fromtensorflow.pythonimportpywrap_tensorflow check_point_path='variables' #checkpoint_path=os.path.join(logs_train_dir,'model.ckpt') ckpt=tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir=check_point_path) checkpoint_path=os.path.join('.',ckpt.model_checkpoint_path) #print(ckpt.model_checkpoint_path) reader=pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path) var_to_shape_map=reader.get_variable_to_shape_map() forkeyinvar_to_shape_map: print("tensor_name:",key) #print(reader.get_tensor(key))
法二:
fromtensorflow.python.tools.inspect_checkpointimportprint_tensors_in_checkpoint_file print_tensors_in_checkpoint_file("variables/save_variables.ckpt",tensor_name='',all_tensors=False,all_tensor_names=False)
注意:tf.train.latest_checkpoint(check_point_path)方法用来获取最后一次ckeckpoint的路径,等价于
ckpt=tf.train.get_checkpoint_state(check_point_path) ckpt.model_checkpoint_path
不能将tf.train.latest_checkpoint与tf.train.get_checkpoint_state搞混了
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