时间:2020-12-14 15:39:48 | 栏目:Python代码 | 点击:次
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"))
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"))
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())