NewCheckpointReader()函数在Python中的应用与实例讲解

NewCheckpointReader函数是TensorFlow提供的一个用于读取模型checkpoint文件的类。它可以用于查看和获取模型的各种变量以及它们在训练过程中的取值。下面我们来详细介绍一下NewCheckpointReader函数的应用和使用方法，并给出一个使用例子。

使用方法：

首先，我们需要导入tensorflow包：

import tensorflow as tf

然后，我们可以使用tf.train.NewCheckpointReader函数来创建一个NewCheckpointReader对象，并传入checkpoint文件路径：

reader = tf.train.NewCheckpointReader(checkpoint_path)

接下来，我们可以通过reader对象来获取模型中的变量和其取值。可以使用函数get_variable_to_shape_map来获取所有的变量名和它们的shape：

variable_map = reader.get_variable_to_shape_map()

for key in variable_map:

    print(key, variable_map[key])

我们还可以使用get_tensor方法获取指定变量的取值：

value = reader.get_tensor("variable_name")

注意，变量名可以在创建模型时指定，也可以使用默认的变量名。默认的变量名通常是根据模型的命名空间和变量的作用来自动生成的。

使用例子：

假设我们有一个已经训练好的模型，模型中保存了两个变量"weights"和"biases"。我们想要查看并获取它们的取值。

首先，我们需要加载模型的checkpoint文件：

checkpoint_path = "./model/model.ckpt"

然后，创建NewCheckpointReader对象：

reader = tf.train.NewCheckpointReader(checkpoint_path)

接下来，我们可以获取所有变量名和其shape：

variable_map = reader.get_variable_to_shape_map()

for key in variable_map:

    print(key, variable_map[key])

输出结果可能会类似这样：

weights (100, 100)

biases (100,)

我们可以看到，模型中有两个变量weights和biases，它们的shape分别是(100, 100)和(100,)。

接着，我们可以获取变量的取值：

weights_value = reader.get_tensor("weights")

biases_value = reader.get_tensor("biases")

现在，我们已经成功获取了变量的取值，可以根据自己的需要进行处理或者使用了。

综上所述，NewCheckpointReader函数广泛应用于TensorFlow模型的加载和查看过程中，可以帮助我们快速获取模型的变量和其取值，为模型的进一步处理和应用提供便利。