Python中NewCheckpointReader()函数介绍及使用指南

NewCheckpointReader()函数是TensorFlow中的一个函数，用于创建一个新的CheckpointReader对象，用于读取训练模型的保存文件。

Checkpoint是TensorFlow用于保存模型参数的标准文件格式，它保存了训练模型的权重、偏置、网络结构等信息。在继续训练已有模型或在已有模型基础上进行推理的时候，需要使用CheckpointReader来读取保存的模型文件。

NewCheckpointReader()函数的使用方法如下：

reader = tf.train.NewCheckpointReader(checkpoint_path)

参数说明：

- checkpoint_path: 字符串类型，表示模型保存文件的路径。

返回值：

- reader: CheckpointReader对象，用于读取checkpoint文件。

使用例子如下：

import tensorflow as tf

# 模型保存文件的路径
checkpoint_path = '/path/to/model.ckpt'

# 创建CheckpointReader对象
reader = tf.train.NewCheckpointReader(checkpoint_path)

# 获取所有变量的名称和形状
var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()
for key in var_to_shape_map:
    print("Variable: ", key)
    print("Shape: ", reader.get_tensor(key).shape)

# 获取特定变量的值
var_value = reader.get_tensor(var_name)
print(var_value)

上述示例中，首先需要指定模型保存文件的路径checkpoint_path，然后通过NewCheckpointReader()函数创建CheckpointReader对象reader。接下来可以通过reader的方法来获取模型中的各个变量的信息。

通过reader.get_variable_to_shape_map()方法可以获取所有变量的名称和形状。然后可以使用reader.get_tensor()方法根据变量名称获取对应的值。

需要注意的是，使用NewCheckpointReader()函数时，需要保证模型保存文件的路径是正确的，否则会抛出文件不存在的异常。另外，在读取特定变量的值时，需要提供要读取的变量的名称。可以通过查看checkpoint文件来获取变量的名称。

总结：

NewCheckpointReader()函数是TensorFlow中用于创建CheckpointReader对象的函数，通过该对象可以读取训练模型的保存文件，获取模型变量的名称、形状和数值。在使用该函数时需要注意文件路径的正确性和变量名称的准确性。