tensorflow 查看模型中的参数列表及对应的值

本文介绍了如何在TensorFlow 1.x和2.x环境中使用`pywrap_tensorflow`和`tf.train.NewCheckpointReader`来查看模型的checkpoint文件,包括变量名和对应的参数值。展示了两种版本下的操作步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  • tensorflow的checkpoint文件存储模型使用的变量对象,其是一个二进制文件,将变量名映射到对用的tensor值,因此可通过该文件查看参数对应的值
#使用NewCheckpointReader来读取ckpt里的变量
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
# 以下XXX为模型保存chechpoint文件的相对路径,如"model/bestParMTCR_gateBehavior.ckpt"
checkpoint_path = "XXX"  
reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path) #tf.train.NewCheckpointReader
var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()
for key in var_to_shape_map:
    print("tensor_name: ", key)      # 参数名
    print(reader.get_tensor(key))    # 参数值

  • 以上版本仅支持tf1, 在tf2环境下可以使用以下方式进行查看:
import os
import tensorflow as tf
import tensorflow.compat.v1 as tfv1
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
path = "ckpt file path"
reader = tfv1.train.NewCheckpointReader(path)
var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()
# Print tensor name and values
for key in var_to_shape_map:
    print("tensor_name: ", key)      # 参数名
    print(reader.get_tensor(key))    # 参数值
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值