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

在使用深度学习模型时，我们通常需要保存和加载模型的检查点（checkpoint）。检查点包含了模型的参数和其他相关信息，比如优化器的状态。在TensorFlow中，get_assignment_map_from_checkpoint()是一个有用的函数，可以从检查点文件中获取变量名和张量名之间的映射关系。

使用get_assignment_map_from_checkpoint()函数可以方便地复用一个模型的部分或全部参数来构建新的模型。这在迁移学习和模型微调中特别有用。下面是对这个函数的详细解释和使用例子。

get_assignment_map_from_checkpoint()函数原型：

def get_assignment_map_from_checkpoint(tvars, init_checkpoint):
    """Compute the union of the current variables and checkpoint variables."""

参数说明：

- tvars：当前模型的变量列表，可以使用tf.trainable_variables()来获取。

- init_checkpoint：检查点文件的路径。

这个函数的目标是找出当前模型和检查点中的变量之间的映射关系。为了实现这个目标，我们需要提供当前模型的变量列表tvars和检查点文件的路径init_checkpoint。函数返回一个字典，包含了变量之间的映射关系。

使用例子：

假设我们有一个检查点文件model.ckpt，包含了以下变量：

- model/layer1/kernel:0

- model/layer1/bias:0

- model/layer2/kernel:0

- model/layer2/bias:0

现在我们创建一个新的模型，与检查点中的模型具有相同的结构。新模型的变量列表如下：

- model/layer1/kernel:0

- model/layer1/bias:0

- model/layer3/kernel:0

- model/layer3/bias:0

我们希望从检查点中加载 层的参数到新模型中。我们可以使用get_assignment_map_from_checkpoint()函数来获取变量之间的映射关系。使用方式如下：

import tensorflow as tf

# 定义当前模型的变量列表
tvars = [v for v in tf.trainable_variables() if v.name.startswith('model/')]

# 检查点文件路径
init_checkpoint = 'model.ckpt'

# 获取变量之间的映射关系
assignment_map = tf.train.get_assignment_map_from_checkpoint(tvars, init_checkpoint)

# 打印映射关系
for key, value in assignment_map.items():
    print(f'{key} --> {value}')

运行以上代码，输出结果为：

model/layer1/kernel:0 --> model/layer1/kernel:0
model/layer1/bias:0 --> model/layer1/bias:0

可以看到，映射关系字典中只包含了 层的参数，而其他参数并没有出现在映射关系中。

然后，我们可以使用映射关系来加载检查点中的参数到新模型中。使用方式如下：

# 定义新模型的变量列表
new_tvars = [v for v in tf.trainable_variables() if v.name.startswith('model/')]

# 创建一个恢复会话
with tf.Session() as sess:
    # 使用映射关系从检查点中加载参数
    saver = tf.train.Saver(var_list=assignment_map)
    saver.restore(sess, init_checkpoint)

现在，我们已经从检查点中成功地加载了 层的参数到新模型中。通过这种方式，我们可以方便地复用和迁移模型的参数。需要注意的是，这里只是简单地加载了参数，模型的结构并没有改变，所以新模型的第三层参数还是随机初始化的。如果需要整个模型的参数，可以直接使用tvars作为var_list参数传递给tf.train.Saver对象。