使用tf.trian.NewCheckpointReader(model_dir)

一個標準的模型檔案有一下檔案,model_dir就是MyModel(沒有後綴)

checkpoint
Model.meta
Model.data-00000-of-00001
Model.index

import tensorflow as tf
import pprint # 使用pprint 提高列印的可讀性
NewCheck =tf.train.NewCheckpointReader("model")

列印模型中的所有變數

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

其中有3個欄位,分別是名字,資料型別,shape

獲取變數中的值

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())

以上這篇tensorflow實現讀取模型中儲存的值 tf.train.NewCheckpointReader就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。