tf.train.NewCheckpointReader实现保存变量的提取

本文介绍了如何使用TensorFlow保存模型及其变量,并演示了通过tf.train.NewCheckpointReader从已保存的模型中读取变量的方法。
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tf.train.NewCheckpointReader('path'):path是保存的路径,这个函数可以得到保存的所有变量

例如:

先保存一个模型,参数为v,v1.
import tensorflow as tf;  
import numpy as np;  
import matplotlib.pyplot as plt;  

v = tf.Variable(0, dtype=tf.float32, name='v')
v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32, name='v1')

result = v + v1

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[1], name='x')

test = result + x

init = tf.initialize_all_variables()

saver = tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:
	sess.run(init)
	saver.save(sess, "/home/penglu/Desktop/lp/model.ckpt") 
利用tf.train.NewCheckpointReader导出所有变量

import tensorflow as tf;  
import numpy as np;  
import matplotlib.pyplot as plt;  

reader = tf.train.NewCheckpointReader("/home/penglu/Desktop/lp/model.ckpt")

variables = reader.get_variable_to_shape_map()

for ele in variables:
	print ele
输出:

v1
v

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