Python中get_assignment_map_from_checkpoint()函数解析检查点文件并生成分配图

在TensorFlow中，get_assignment_map_from_checkpoint()函数是用于解析检查点文件并生成Variable到Tensor的分配图的方法。这个函数通常在模型的恢复过程中使用，可以帮助我们将检查点文件中的变量映射到新的模型中。

该函数的定义如下：

def get_assignment_map_from_checkpoint(tvars, init_checkpoint):
    assignment_map = {}
    initialized_variable_names = {}
    name_to_variable = collections.OrderedDict()
    for var in tvars:
        name = var.name
        m = re.match("^(.*):\\d+$", name)
        if m is not None:
            name = m.group(1)
        name_to_variable[name] = var

    init_vars = tf.train.list_variables(init_checkpoint)

    for x in init_vars:
        (name, var) = (x[0], x[1])
        if name not in name_to_variable:
            continue
        assignment_map[name] = name
        initialized_variable_names[name] = 1
        initialized_variable_names[name + ":0"] = 1

    return (assignment_map, initialized_variable_names)

该函数的参数包括tvars和init_checkpoint。tvars是一个变量列表，表示我们想要将检查点文件中的变量映射到的新模型中的变量。init_checkpoint是检查点文件的路径，它将被用于分配图的初始化。

函数的操作步骤如下：

1. 创建一个空的分配图和已初始化变量名称字典。

2. 遍历变量列表，并将变量的名称映射到变量本身，存储在name_to_variable字典中。变量名称通常包含一个索引号，如var_name:0。

3. 获取检查点文件中的所有变量，并遍历它们。

4. 如果变量的名称不在name_to_variable字典中，表示该变量不需要恢复，跳过。

5. 将检查点变量的名称映射到新模型中的变量名称，并存储在assignment_map字典中。

6. 将映射后的变量名称和其索引号形式加入initialized_variable_names字典，表示这些变量已经被初始化。

7. 返回assignment_map和initialized_variable_names。

下面是一个使用get_assignment_map_from_checkpoint()函数的例子，用于将检查点文件中的变量映射到新模型中。

import tensorflow as tf
import re
import collections

# 定义变量列表
tvars = [
    tf.Variable(tf.zeros([10]), name="var1:0"),
    tf.Variable(tf.ones([20]), name="var2:0"),
    tf.Variable(tf.ones([30]), name="var3:0")
]

# 检查点文件路径
init_checkpoint = "/path/to/checkpoint/file.ckpt"

# 解析检查点文件并生成分配图
assignment_map, initialized_variable_names = get_assignment_map_from_checkpoint(tvars, init_checkpoint)

# 创建Saver对象，用于恢复检查点文件
saver = tf.train.Saver(var_list=tvars, name="saver")

with tf.Session() as sess:
    # 初始化未被初始化的变量
    uninitialized_vars = []
    for var in tvars:
        if var.name not in initialized_variable_names:
            uninitialized_vars.append(var)
    init_new_vars_op = tf.variables_initializer(uninitialized_vars)
    sess.run(init_new_vars_op)

    # 恢复检查点文件中的变量到新模型中
    saver.restore(sess, init_checkpoint)

    # 通过打印新模型的变量和它们的值来验证恢复是否成功
    for var in tvars:
        print("Variable Name: ", var.name)
        print("Variable Value: ", sess.run(var))

在这个例子中，我们创建了一个包含3个变量的变量列表tvars。我们假设检查点文件中有与这3个变量对应的变量。我们还定义了检查点文件的路径init_checkpoint。

首先，我们调用get_assignment_map_from_checkpoint()函数解析检查点文件，并生成变量到新模型的分配图。然后，我们创建了一个Saver对象，只用于恢复tvars中的变量。我们还使用get_variables_initializer()方法初始化那些没有被检查点文件初始化的变量。

在会话中，我们首先运行init_new_vars_op来初始化未被检查点文件初始化的变量。然后，我们使用saver.restore()方法恢复检查点文件中的变量。

最后，通过打印新模型的变量和它们的值，我们可以验证恢复过程是否成功。

总结起来，get_assignment_map_from_checkpoint()函数可以帮助我们解析检查点文件，并将检查点文件中的变量映射到新模型中，用于模型的恢复过程。