tensorflow 查看模型中的参数列表及对应的值

Tensorflow 获取model中的变量列表 1、动态获取 + 朴素获取法 + 朴素获取可训练变量:t_vars = tf.trainable_variables() + 朴素获取全部变量,包含声明training=False变量:all_vars = tf.global_variables() + 使用tensorflow.contrib.slim + 获取常规变量(是slim里面与model变量对应的一个类型):regular_variables = slim.get_variable... 阅读详情
  • 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
tensorflow中的检查点checkpoint详解(二)——以tensorflow1.x 的模型保存与恢复为主 前言:前面专门讲解了一篇关于tensorflow2.x的文件保存,主要是介绍了两种模式,一个是keras的h5文件,一个是tensorflow专用的SavedModel(.pb文件)文件,详细请参考: 详解tensorflow2.0的模型保存方法(一) 本文会专门介绍tensorflow中的checkpoint,以及在tensorflow2.x以及tensorflow1.x中如何保存成chec... 阅读详情

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懿朔
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