使用Python中的get_assignment_map_from_checkpoint()函数获取分配图

get_assignment_map_from_checkpoint()函数是TensorFlow中的一个函数，用于从检查点文件中获取变量到变量名的分配图。

首先，我们需要安装TensorFlow库，可以使用以下命令进行安装：

pip install tensorflow

下面是一个使用get_assignment_map_from_checkpoint()函数的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.training import checkpoint_utils

# 定义一个函数，用于从检查点文件获取分配图
def get_assignment_map_from_checkpoint(ckpt_path, include_global_step=True):
    # 读取检查点文件中的变量
    reader = tf.train.NewCheckpointReader(ckpt_path)
    var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()
    
    # 创建一个分配图
    assignment_map = {}
    
    # 遍历变量，将变量名映射到变量
    for var in tf.global_variables():
        var_name = var.op.name
        
        # 排除掉全局步数变量
        if not include_global_step and "global_step" in var_name:
            continue
        
        if var_name in var_to_shape_map:
            assignment_map[var_name] = var
    
    return assignment_map

# 指定检查点文件的路径
ckpt_path = "model.ckpt"

# 获取分配图
assignment_map = get_assignment_map_from_checkpoint(ckpt_path)

# 打印分配图
for var_name, var in assignment_map.items():
    print(var_name, var)

在这个例子中，我们首先定义了一个名为get_assignment_map_from_checkpoint()的函数，该函数接受一个检查点文件的路径作为参数，并返回一个分配图。函数内部首先使用tf.train.NewCheckpointReader()函数读取检查点文件中的变量，并将变量名映射到变量的形状。然后，遍历所有的全局变量，并根据变量名是否出现在变量映射中来构建分配图。最后，返回分配图。

接下来，我们指定了一个检查点文件的路径"model.ckpt"，并调用get_assignment_map_from_checkpoint()函数获取分配图。然后，我们遍历分配图，打印每个变量的名字和变量对象。

请注意，在代码中我们还提供了一个可选的参数include_global_step，默认情况下会将全局步数变量排除在分配图之外。如果要包含全局步数变量，可以将参数include_global_step设置为True。

总结：

get_assignment_map_from_checkpoint()函数可以非常方便地从检查点文件中获取变量到变量名的分配图。通过使用这个函数，我们可以将检查点文件中的变量重新分配给模型中的变量，实现变量重用和迁移学习等功能。