tensorflow在儲存權重模型時多使用tf.train.Saver().save 函式進行權重儲存，儲存的ckpt檔案無法直接開啟，不利於將模型權重匯入到其他框架使用（如Caffe、Keras等）。

好在tensorflow提供了相關函式 tf.train.NewCheckpointReader 可以對ckpt檔案進行權重檢視，因此可以通過該函式進行資料匯出。

 1 import tensorflow as tf
 2 import h5py
 3 
 4 cpktLogFileName = r'./checkpoint/checkpoint'  #cpkt 檔案路徑
 5 with open(cpktLogFileName, '
 
r') as f:
 6     #權重節點往往會保留多個epoch的資料，此處獲取最後的權重資料      
 7     cpktFileName = f.readline().split('"')[1]     
 8 
 9 h5FileName = r'./model/net_classification.h5'
10 
11 reader = tf.train.NewCheckpointReader(cpktFileName)
12 f = h5py.File(h5FileName, 'w')
13 t_g = None
14 for key in sorted(reader.get_variable_to_shape_map()):
 
15    # 權重名稱需根據自己網路名稱自行修改
16    if key.endswith('w') or key.endswith('biases'):
17         keySplits = key.split(r'/')
18         keyDict = keySplits[1] + '/' + keySplits[1] + '/' + keySplits[2]
19         f[keyDict] = reader.get_tensor(key）