如何利用Python中的get_assignment_map_from_checkpoint()函数读取检查点中的分配映射

在TensorFlow中，get_assignment_map_from_checkpoint()函数可以用于加载一个检查点文件，并返回用于将检查点中的变量分配到当前模型中的映射。这个函数对于在一个模型与另一个模型之间共享变量非常有用。

下面是一个使用例子，步骤如下：

1. 首先，我们需要导入TensorFlow和get_assignment_map_from_checkpoint()函数：

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

2. 然后，我们加载一个预训练的模型的检查点：

model_checkpoint_path = 'path_to_checkpoint/model.ckpt'  # 检查点文件路径
reader = tf.train.NewCheckpointReader(model_checkpoint_path)  # 创建Reader对象

3. 接下来，我们可以使用get_assignment_map_from_checkpoint()函数来获取变量的分配映射：

assignment_map = chkp.get_assignment_map_from_checkpoint(model_checkpoint_path)  # 获取分配映射

4. 现在，我们可以使用分配映射来创建一个变量重命名函数，我们将使用这个函数来加载检查点中的变量到当前模型中：

def rename_variables(assignment_map):
    variables_to_restore = []
    for variable in tf.global_variables():  # 遍历所有模型中的变量
        for var_name, saved_var_name in assignment_map.items():
            if variable.op.name == saved_var_name:  # 如果变量名在分配映射中
                variables_to_restore.append(variable)  # 将变量添加到restore列表
    return variables_to_restore

5. 最后，我们可以使用创建的重命名函数来加载检查点中的变量：

saver = tf.train.Saver(var_list=rename_variables(assignment_map))  # 创建Saver对象
with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, model_checkpoint_path)  # 加载变量到当前模型中

这样，我们就可以使用get_assignment_map_from_checkpoint()函数来读取检查点中的分配映射，并使用该映射将变量分配到当前模型中。这是一个方便的方法，可以实现模型之间的变量共享。