Python中NewCheckpointReader()函数的解读及使用案例展示

NewCheckpointReader()函数是TensorFlow中的一个函数，用于创建一个新的CheckpointReader对象，该对象可以用于读取和访问TensorFlow模型的checkpoint文件。

在TensorFlow中，checkpoint文件是一种保存模型参数的二进制文件，包含模型的权重、偏置等参数信息。使用NewCheckpointReader()函数可以读取和访问这些参数，从而实现使用已经训练好的模型进行预测或继续训练的功能。

NewCheckpointReader()函数的使用语法如下：

  reader = tf.train.NewCheckpointReader(checkpoint_path)

参数checkpoint_path是checkpoint文件的路径，可以是本地文件路径或者远程文件路径。

NewCheckpointReader()函数返回一个CheckpointReader对象，可以通过这个对象的方法来访问模型的参数。

CheckpointReader对象的一些常用方法如下：

- get_variable_to_shape_map()：返回一个字典，包含模型参数的变量名和对应的形状信息。

- get_tensor(variable_name)：返回给定变量名的参数值，以numpy数组的形式。参数variable_name可以是变量的全名，也可以只是变量的名称（不包含前缀）。

- get_tensor_shape(variable_name)：返回给定变量名的参数形状，以元组的形式。

下面是一个使用NewCheckpointReader()函数的简单示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义checkpoint文件的路径
checkpoint_path = "model.ckpt"

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

# 获取模型参数的变量名和形状
variable_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()
for variable_name, shape in variable_to_shape_map.items():
    print("Variable: ", variable_name)
    print("Shape: ", shape)

# 获取给定变量名称的参数值
bias = reader.get_tensor("bias")
print("Bias: ", bias)

# 获取给定变量名称的参数形状
weight_shape = reader.get_tensor_shape("weights")
print("Weight shape: ", weight_shape)

这段代码首先创建了一个CheckpointReader对象reader，然后使用get_variable_to_shape_map()方法获取了模型参数的变量名和形状信息，并打印出来。接着使用get_tensor()方法获取了名为"bias"的参数值，并打印出来。最后使用get_tensor_shape()方法获取了名为"weights"的参数形状，并打印出来。

需要注意的是，当创建CheckpointReader对象时，要确保checkpoint文件存在且格式正确。否则会抛出异常。

总之，NewCheckpointReader()函数是TensorFlow中用于创建CheckpointReader对象的函数，通过这个对象可以读取和访问TensorFlow模型的checkpoint文件，获取模型参数的值和形状等信息。使用该函数可以方便地实现使用已经训练好的模型进行预测或继续训练的功能。