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"))

tensorflow中读取模型中保存的值, tf.train.NewCheckpointReader_第1张图片

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"))

在这里插入图片描述tensorflow中读取模型中保存的值, tf.train.NewCheckpointReader_第2张图片

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())

tensorflow中读取模型中保存的值, tf.train.NewCheckpointReader_第3张图片

tensorflow中读取模型中保存的值, tf.train.NewCheckpointReader_第4张图片

你可能感兴趣的:(tensorflow)