如何使用Python中的get_assignment_map_from_checkpoint()函数获取检查点的分配图

在TensorFlow中，可以使用Python中的get_assignment_map_from_checkpoint()函数来获取检查点文件的分配图。该函数返回一个字典，其中键是变量名称，值是与该变量关联的检查点名称。

下面是一个使用例子，步骤如下：

1. 导入必要的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.tools import inspect_checkpoint

2. 定义一个函数来获取检查点的分配图：

def get_assignment_map_from_checkpoint(checkpoint_path):
    with tf.Session() as sess:
        # 加载检查点文件
        saver = tf.train.import_meta_graph(checkpoint_path + '.meta')
        saver.restore(sess, checkpoint_path)
        
        # 获取图 
        graph = tf.get_default_graph()

        # 获取检查点的变量列表
        variables = graph.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES)

        # 创建一个字典来存储分配图
        assignment_map = {}

        # 遍历所有变量
        for var in variables:
            # 获取变量名称
            var_name = var.name
            # 获取检查点文件中的变量名称
            ckpt_name = inspect_checkpoint.get_variable_name_from_tensor_name(var_name, "")

            # 将变量名称和检查点文件中的变量名称添加到分配图中
            assignment_map[var_name] = ckpt_name

    return assignment_map

3. 使用检查点文件路径调用该函数并打印分配图：

checkpoint_path = '/path/to/your/checkpoint'
assignment_map = get_assignment_map_from_checkpoint(checkpoint_path)
print(assignment_map)

在这个例子中，检查点文件的路径是'/path/to/your/checkpoint'。运行程序后，将会打印出检查点文件的分配图，其中变量名称作为键，与之关联的检查点名称作为值。

需要注意的是，get_assignment_map_from_checkpoint()函数只能获取已保存的变量的分配图。如果变量在检查点中不存在，那么在分配图中将找不到相关的检查点名称。