详解TensorFlow查看ckpt中变量的几种方法

　　查看TensorFlow中checkpoint内变量的几种方法

　　查看ckpt中变量的方法有三种：

　　 在有model的情况下，使用tf.train.Saver进行restore 使用tf.train.NewCheckpointReader直接读取ckpt文件，这种方法不需要model。 使用tools里的freeze_graph来读取ckpt

　　注意：

　　 如果模型保存为.ckpt的文件，则使用该文件就可以查看.ckpt文件里的变量。ckpt路径为 model.ckpt 如果模型保存为.ckpt-xxx-data (图结构)、ex (参数名)、.ckpt-xxx-meta (参数值)文件，则需要同时拥有这三个文件才行。并且ckpt的路径为 model.ckpt-xxx

　　1. 基于model来读取ckpt文件里的变量

　　1.首先建立model
2.从ckpt中恢复变量

　　 with tf.Graph().as_default() as g: #建立model images, labels = cifar10.inputs(eval_data=eval_data) logits = cifar10.inference(images) top_k_op = tf.nn.in_top_k(logits, labels, 1) #从ckpt中恢复变量 sess = tf.Session() saver = tf.train.Saver() #saver = tf.train.Saver(...variables...) # 恢复部分变量时，只需要在Saver里指定要恢复的变量 save_path = ckpt的路径 saver.restore(sess, save_path) # 从ckpt中恢复变量

　　注意：基于model来读取ckpt中变量时，model和ckpt必须匹配。

　　2. 使用tf.train.NewCheckpointReader直接读取ckpt文件里的变量，使用tools.inspect_checkpoint里的print_tensors_in_checkpoint_file函数打印ckpt里的东西

　　 #使用NewCheckpointReader来读取ckpt里的变量 from tensorflow.python import pywrap_tensorflow checkpoint_path = os.path.join(model_dir, model.ckpt) 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) #print(reader.get_tensor(key)) #使用print_tensors_in_checkpoint_file打印ckpt里的内容 from tensorflow.python.tools.inspect_checkpoint import print_tensors_in_checkpoint_file print_tensors_in_checkpoint_file(file_name, #ckpt文件名字 tensor_name, # 如果为None,则默认为ckpt里的所有变量 all_tensors, # bool 是否打印所有的tensor，这里打印出的是tensor的值，一般不推荐这里设置为False all_tensor_names) # bool 是否打印所有的tensor的name #上面的打印ckpt的内部使用的是pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader所以，掌握NewCheckpointReader才是王道

　　3.使用tools里的freeze_graph来读取ckpt

　　 from tensorflow.python.tools import freeze_graph freeze_graph(input_graph, #=some_graph_def.pb input_saver, input_binary, input_checkpoint, #=model.ckpt output_node_names, #=softmax restore_op_name, filename_tensor_name, output_graph, #=./tmp/frozen_graph.pb clear_devices, initializer_nodes, variable_names_whitelist=, variable_names_blacklist=, input_meta_graph=None, input_saved_model_dir=None, saved_model_tags=serve, checkpoint_version=2) #freeze_graph_test.py讲述了怎么使用freeze_grapg。

　　使用freeze_graph可以将图和ckpt进行合并。

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