在Python中使用get_assignment_map_from_checkpoint()函数读取检查点并获取分配图

在Python中，可以使用TensorFlow的get_assignment_map_from_checkpoint()函数来读取检查点文件并获取分配图。该函数返回一个字典，将检查点中的变量名映射到当前图中的变量名。

以下是使用get_assignment_map_from_checkpoint()函数的示例代码：

import tensorflow as tf

# 检查点文件路径
checkpoint_file = '/path/to/checkpoint.ckpt'

# 构建当前图中的变量
with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as sess:
    # 定义变量
    var1 = tf.Variable(0, name='var1')
    var2 = tf.Variable(0, name='var2')
    
    # 加载检查点并获取分配图
    assignment_map = tf.train.get_assignment_map_from_checkpoint(checkpoint_file)
    
    # 创建一个字典来保存分配图的结果
    restore_vars = {}
    
    # 遍历分配图，将检查点中的变量名映射到当前图中的变量名
    for var in assignment_map:
        curr_var = assignment_map[var]
        
        # 将检查点中的变量名映射到当前图中的变量名
        restore_vars[curr_var.name[:-2]] = var
    
    # 使用tf.train.Saver来恢复变量
    saver = tf.train.Saver(restore_vars)
    saver.restore(sess, checkpoint_file)

    # 打印恢复的变量值
    print('var1:', var1.eval())
    print('var2:', var2.eval())

在上面的示例代码中，首先定义了两个变量var1和var2。然后使用get_assignment_map_from_checkpoint()函数从指定的检查点文件中获取分配图。然后，遍历分配图，并将检查点中的变量名与当前图中的变量名进行映射。接下来，创建一个Saver对象，并使用映射后的变量名来恢复变量。最后，可以打印恢复的变量值。

需要注意的是，需要根据实际情况修改checkpoint_file变量的值，指定正确的检查点文件路径。另外，变量的名称在检查点文件和当前图中可能会有所不同，因此需要根据实际情况来修改映射过程中的逻辑。