打印tensorflow恢復(fù)模型中所有變量與操作節(jié)點方式
我就廢話不多說了，大家還是直接看代碼吧！
#參數(shù)恢復(fù)
self.sess=tf.Session()
saver = tf.train.import_meta_graph(os.path.join(model_fullpath,'model.ckpt-7.meta'))
module_file = tf.train.latest_checkpoint(model_fullpath)
saver.restore(self.sess, module_file)
variable_names = [v.name for v in tf.trainable_variables()]
variable_names = [v.name for v in tf.global_variables()]
values = self.sess.run(variable_names)
i=0
for k, v in zip(variable_names, values):
i+=1
if k.find('encode')!=-1:
print(f"第 {i} 個variable")
print("Variable: ", k)
print("Shape: ", v.shape)
print(v)
graph = tf.get_default_graph()
all_ops = graph.get_operations()
for el in all_ops:
print(el.name)
輸出結(jié)果：
補充知識：TensorFlow：.ckpt文件與.ckpt.meta和.ckpt.index以及.pb文件之間的關(guān)系是什么？
再使用 tf.train.Saver() 保存參數(shù)通常會生成以下文件
那么這些文件具體是什么呢？
.ckpt文件：是舊版本的輸出saver.save(sess)，相當于你的.ckpt-data
“checkpoint”：文件僅用于告知某些TF函數(shù)，這是最新的檢查點文件。
.ckpt-meta：包含元圖，即計算圖的結(jié)構(gòu)，沒有變量的值（基本上你可以在tensorboard / graph中看到）。
.ckpt-data：包含所有變量的值，沒有結(jié)構(gòu)。
.ckpt-index：可能是內(nèi)部需要的某種索引來正確映射前兩個文件，它通常不是必需的
你可以只用 .ckpt-meta 和恢復(fù)一個模型 .ckpt-data
要在python中恢復(fù)模型，您通常會使用元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)文件（但您也可以使用該.pb文件）：
saver = tf.train.import_meta_graph(path_to_ckpt_meta) saver.restore(sess, path_to_ckpt_data)
該.pb文件可以保存您的整個圖表（元+數(shù)據(jù)）
要在c ++中加載和使用（但不訓練）圖形，您通常會使用它來創(chuàng)建freeze_graph，它會.pb從元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)創(chuàng)建文件。
要小心，（至少在以前的TF版本和某些人中）py提供的功能freeze_graph不能正常工作，所以你必須使用腳本版本。
以上這篇打印tensorflow恢復(fù)模型中所有變量與操作節(jié)點方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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