<强>代码:
进口tensorflow特遣部队
税=tf.Session ()
check_point_path=氨淞俊?
储蓄者=tf.train.import_meta_graph(“变量/save_variables.ckpt.meta”)
储蓄者。恢复(税,tf.train.latest_checkpoint (check_point_path))
图=tf.get_default_graph ()
#打印(graph.get_operations ())
#张开(“op.txt”、“a”) f:
# f.write (str (graph.get_operations ()))
op1=graph.get_tensor_by_name (fully_connected/偏见:0)
打印(凤凰社第一章)
使用函数graph.get_operations(),而tensor_name为“op_name: 0”。
然后使用graph.get_tensor_by_name (op_name: 0)获取张量信息。
代码从ckpt文件中获取保存的变量的数据(张量的名称和值):
进口操作系统
进口tensorflow特遣部队
从tensorflow。python导入pywrap_tensorflow
check_point_path=氨淞俊?
# checkpoint_path=os.path。加入(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)
#打印(ckpt.model_checkpoint_path)
读者=pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader (checkpoint_path)
var_to_shape_map=reader.get_variable_to_shape_map ()
在var_to_shape_map关键:
打印(“tensor_name:”键)
#打印(reader.get_tensor(关键))
<>强法二:
从tensorflow.python.tools。inspect_checkpoint进口print_tensors_in_checkpoint_file/save_variables print_tensors_in_checkpoint_file(“变量。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
以上这篇tensorflow实现从检查站中获取图信息就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
