tensorflow 模型權(quán)重導(dǎo)出實(shí)例
更新時(shí)間：2020年01月24日 09:34:01 作者：張中星
今天小編就為大家分享一篇tensorflow 模型權(quán)重導(dǎo)出實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
tensorflow在保存權(quán)重模型時(shí)多使用tf.train.Saver().save 函數(shù)進(jìn)行權(quán)重保存，保存的ckpt文件無法直接打開，不利于將模型權(quán)重導(dǎo)入到其他框架使用（如Caffe、Keras等）。
好在tensorflow提供了相關(guān)函數(shù) tf.train.NewCheckpointReader 可以對(duì)ckpt文件進(jìn)行權(quán)重查看，因此可以通過該函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)出。
import tensorflow as tf
import h5py
cpktLogFileName = r'./checkpoint/checkpoint' #cpkt 文件路徑
with open(cpktLogFileName, 'r') as f:
#權(quán)重節(jié)點(diǎn)往往會(huì)保留多個(gè)epoch的數(shù)據(jù)，此處獲取最后的權(quán)重?cái)?shù)據(jù)
cpktFileName = f.readline().split('"')[1]
h5FileName = r'./model/net_classification.h5'
reader = tf.train.NewCheckpointReader(cpktFileName)
f = h5py.File(h5FileName, 'w')
t_g = None
for key in sorted(reader.get_variable_to_shape_map()):
# 權(quán)重名稱需根據(jù)自己網(wǎng)絡(luò)名稱自行修改
if key.endswith('w') or key.endswith('biases'):
keySplits = key.split(r'/')
keyDict = keySplits[1] + '/' + keySplits[1] + '/' + keySplits[2]
f[keyDict] = reader.get_tensor(key）
以上這篇tensorflow 模型權(quán)重導(dǎo)出實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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