使用tf.trian.NewCheckpointReader(model_dir)
一个标准的模型文件有一下文件, model_dir就是MyModel(没有后缀)
checkpoint Model.meta Model.data-00000-of-00001 Model.index
import tensorflow as tf
import pprint # 使用pprint 提高打印的可读性
NewCheck =tf.train.NewCheckpointReader("model")
打印模型中的所有变量
print("debug_string:\n")
pprint.pprint(NewCheck.debug_string().decode("utf-8"))
其中有3个字段, 分别是名字, 数据类型, shape
获取变量中的值
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())
以上这篇tensorflow实现读取模型中保存的值 tf.train.NewCheckpointReader就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！
如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
桃源资源网 Design By www.nqtax.com
暂无“tensorflow实现读取模型中保存的值 tf.train.NewCheckpointReader”评论...
RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。