使用Tensorflow怎么对ckpt文件中的张量进行读取 - 行业资讯

　　介绍

本篇文章给大家分享的是有关使用Tensorflow怎么对ckpt文件中的张量进行读取,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。

在使用pre-train模型的时候,我们需从检查点文件要恢复变量。

经常出现在关卡中找不到“张量的名字找不到”。

这时候需要查看一下ckpt中到底有哪些变量

import 操作系统　　得到tensorflow.python import pywrap_tensorflow 　　　　时间=checkpoint_path os.path.join (model_dir,“model.ckpt") 　　#,Read data 得到checkpoint 文件　　时间=reader pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader (checkpoint_path) 　　时间=var_to_shape_map reader.get_variable_to_shape_map () 　　#,Print tensor name 以及价值观　　for key var_to_shape_map拷贝: 　　打印才能(“tensor_name:,,,,键) 　　打印才能(reader.get_tensor(关键))

可以显示ckpt中的张量名字和值,当然也可以用pycharm调试。

<强>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)

检查站　　Model.meta 　　model.data - 00000 - 00001 　　模型。指数 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

打印(“debug_string: \ n") 　　pprint.pprint (NewCheck.debug_string () .decode (“utf-8"))

使用Tensorflow怎么对ckpt文件中的张量进行读取

其中有3个字段,分别是名字,数据类型,形状

获取变量中的值

打印(“get_tensor: \ n") 　　pprint.pprint (NewCheck.get_tensor (“D/conv2d/bias"))

使用Tensorflow怎么对ckpt文件中的张量进行读取

打印(“get_variable_to_dtype_map \ n") 　　pprint.pprint (NewCheck.get_variable_to_dtype_map ()) 　　打印(“get_variable_to_shape_map \ n") 　　pprint.pprint (NewCheck.get_variable_to_shape_map ())

以上就是使用Tensorflow怎么对ckpt文件中的张量进行读取,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注行业资讯频道。