Python中get_assignment_map_from_checkpoint()函数解析检查点的分配映射

get_assignment_map_from_checkpoint() 函数是在TensorFlow中读取checkpoint文件时使用的一个函数。它可以解析检查点文件中的变量分配映射，并将其返回为一个字典。

在TensorFlow中，变量通常会分配到不同的设备上。这个函数可以帮助我们了解变量与设备之间的映射关系，从而方便我们在训练过程中进行分布式计算。

使用 get_assignment_map_from_checkpoint() 函数非常简单，下面是一个例子：

import tensorflow as tf

def main():
    # 定义一个图
    graph = tf.Graph()
    with graph.as_default():
        # 定义一些变量
        with tf.variable_scope('scope1'):
            var1 = tf.Variable(initial_value=tf.zeros(shape=[2, 3]), name='var1')
        with tf.variable_scope('scope2'):
            var2 = tf.Variable(initial_value=tf.ones(shape=[3, 2]), name='var2')
        global_step = tf.Variable(initial_value=0, trainable=False, name='global_step')
        
    # 创建一个会话
    with tf.Session(graph=graph) as sess:
        # 加载checkpoint文件
        saver = tf.train.Saver()
        saver.restore(sess, 'checkpoint/model.ckpt')
        
        # 解析分配映射
        assignment_map = tf.train.get_assignment_map_from_checkpoint('checkpoint/model.ckpt')
        print(assignment_map)
        
if __name__ == '__main__':
    main()

在这个例子中，我们首先定义了一个图 graph，其中包含了两个变量 var1 和 var2 以及一个全局步骤变量 global_step。然后，我们创建了一个会话 sess，使用 tf.train.Saver() 加载了checkpoint文件 'checkpoint/model.ckpt'。

接下来，我们使用 get_assignment_map_from_checkpoint() 函数解析了checkpoint文件中的分配映射，并将其存储在 assignment_map 变量中。最后，我们打印了这个分配映射。

运行这段代码，我们可以得到类似如下的输出：

{
    'scope1/var1': 'scope1/var1',
    'scope2/var2': 'scope2/var2',
    'global_step': 'global_step'
}

输出结果是一个字典，其中键表示我们定义的变量名，值表示checkpoint文件中的变量名。可以看到，在这个例子中，变量和检查点文件中的变量名是相同的。

这个分配映射对于在分布式计算中加载和恢复模型非常有用。我们可以使用分配映射来确定变量应该分配到哪个设备上，从而更好地利用计算资源。