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這篇文章將為大家詳細講解有關tensorflow如何實現讀取模型中保存的值 tf.train.NewCheckpointReader，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
使用tf.trian.NewCheckpointReader(model_dir)
一個標準的模型文件有一下文件, model_dir就是MyModel(沒有后綴)
checkpoint Model.meta Model.data-00000-of-00001 Model.index
import tensorflow as tf
import pprint # 使用pprint 提高打印的可讀性
NewCheck =tf.train.NewCheckpointReader("model")打印模型中的所有變量
print("debug_string:\n")
pprint.pprint(NewCheck.debug_string().decode("utf-8"))
其中有3個字段, 分別是名字, 數據類型, shape
獲取變量中的值
print("get_tensor:\n")
pprint.pprint(NewCheck.get_tensor("D/conv2d/bias"))
print("get_variable_to_dtype_map\n")
pprint.pprint(NewCheck.get_variable_to_dtype_map())
print("get_variable_to_shape_map\n")
pprint.pprint(NewCheck.get_variable_to_shape_map())
關于“tensorflow如何實現讀取模型中保存的值 tf.train.NewCheckpointReader”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，使各位可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，請把它分享出去讓更多的人看到。
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