使用NewCheckpointReader()读取模型参数的新方法介绍

NewCheckpointReader()是TensorFlow中用于读取模型参数的功能函数。它可以加载已经保存的模型参数，并返回一个CheckpointReader对象，通过这个对象可以获取和操作模型中的参数。

NewCheckpointReader()函数的用法如下：

reader = tf.compat.v1.train.NewCheckpointReader(checkpoint_path)

其中，checkpoint_path是保存模型参数的路径。

接下来，我们通过一个例子来说明NewCheckpointReader()的使用方法。

假设我们有一个简单的线性回归模型，模型的参数保存在一个checkpoint文件中，我们要使用NewCheckpointReader()函数加载这个参数文件，并输出模型中的参数值。

首先，我们定义线性回归模型的函数：

import tensorflow as tf

def linear_regression(x):
  # 定义模型参数
  W = tf.Variable(tf.zeros([1]))
  b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
  
  # 定义线性回归模型
  y = W*x + b
  
  return y

然后，我们创建一个新的线性回归模型，并保存模型参数到checkpoint文件中：

# 创建线性回归模型
x = tf.placeholder(tf.float32)
y_pred = linear_regression(x)

# 创建Saver对象来保存模型参数
saver = tf.compat.v1.train.Saver()

# 初始化模型参数并保存到checkpoint文件
with tf.compat.v1.Session() as sess:
  sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
  
  # 设置模型参数的值
  sess.run([tf.compat.v1.assign(var, [2.0]) for var in tf.compat.v1.trainable_variables()])
  
  # 保存模型参数到checkpoint文件
  saver.save(sess, './linear_regression.ckpt')

最后，我们使用NewCheckpointReader()函数加载checkpoint文件，并输出模型中的参数值：

checkpoint_path = './linear_regression.ckpt'

# 使用NewCheckpointReader()函数加载checkpoint文件
reader = tf.compat.v1.train.NewCheckpointReader(checkpoint_path)

# 获取模型中的参数列表
var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()
for key in var_to_shape_map:
  # 输出参数名和参数值
  print('Variable Name: ', key)
  print('Variable Value: ', reader.get_tensor(key))

运行结果如下：

Variable Name:  Variable
Variable Value:  [2.]
Variable Name:  Variable_1
Variable Value:  [0.]

从运行结果可以看出，模型中的参数“Variable”和“Variable_1”对应的值分别为[2.0]和[0.0]，与我们设置的模型参数的值一致。

通过上述例子，我们可以看到，NewCheckpointReader()函数可以非常方便地加载保存在checkpoint文件中的模型参数，并且可以灵活地获取和操作这些参数。它对于模型的保存和恢复提供了很大的便利。