Python中get_assignment_map_from_checkpoint()函数的功能与用法介绍

get_assignment_map_from_checkpoint()函数位于tensorflow.python.training.checkpoint_utils模块中，它的主要功能是从TensorFlow检查点文件中获取变量名到变量对象的映射关系，用于在加载预训练模型时进行变量名与模型权重参数的匹配。

该函数的用法如下：

def get_assignment_map_from_checkpoint(checkpoint_file):
    reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_file)
    var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()

    assignment_map = {}
    for key in var_to_shape_map:
        # 对于不同版本的TensorFlow，变量名的前缀可能会有所不同

        # Tensorflow1.x版本的前缀为"model/xxx"，其中"xxx"是原始模型的变量名
        # Tensorflow2.x版本的前缀可能是"dense/kernel"或者"dense_1/kernel"等形式
        name = key
        if name.startswith("model"):
            name = name.replace("model/", "")
        if name.startswith("dense/kernel"):
            name = name.replace("dense/kernel", "dense_1/kernel")

        assignment_map[name] = key

    return assignment_map

这是一个非常实用的函数，因为当我们在TensorFlow中使用预训练模型时，通常需要加载预训练模型的权重参数，然后将它们与我们定义的模型进行匹配。然而，在加载权重参数时，变量名可能会有所不同，这就需要通过get_assignment_map_from_checkpoint()函数来获取变量名与权重参数的映射关系。

下面是一个使用get_assignment_map_from_checkpoint()函数的示例：

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

def create_model(input_shape):
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_shape,)),
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])
    return model

def load_checkpoint_model(checkpoint_file, input_shape):
    assignment_map = pywrap_tensorflow.get_assignment_map_from_checkpoint(checkpoint_file)
    model = create_model(input_shape)
    tf.train.init_from_checkpoint(checkpoint_file, assignment_map)
    return model

checkpoint_file = '/path/to/checkpoint/file.ckpt'
input_shape = 784

model = load_checkpoint_model(checkpoint_file, input_shape)

在上述示例中，我们首先定义了一个create_model()函数来创建我们自己的模型。然后，我们使用get_assignment_map_from_checkpoint()函数从检查点文件中获取变量名与权重参数的映射关系。最后，在load_checkpoint_model()函数中，我们通过tf.train.init_from_checkpoint()函数将预训练模型的权重参数加载到我们定义的模型中。

总结起来，get_assignment_map_from_checkpoint()函数在加载预训练模型时非常有用，它可以帮助我们解决变量名与模型权重参数的匹配问题，使得模型加载更加简单和高效。