Python中get_assignment_map_from_checkpoint()函数解析检查点并输出分配图

get_assignment_map_from_checkpoint()函数是TensorFlow中一个有用的函数，它用于解析检查点文件并输出分配图（assignment map）。

在TensorFlow中，分配图是一种数据结构，它将训练过程中的变量与检查点中的值相关联。检查点文件是用于保存训练模型的参数和变量的文件，它可以用于恢复模型、继续训练或进行预测。

get_assignment_map_from_checkpoint()函数的使用如下所示：

def get_assignment_map_from_checkpoint(tvars, init_checkpoint):
    reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(init_checkpoint)
    assignment_map = {}
    for variable in tvars:
        name = variable.op.name
        if name not in reader.get_variable_to_shape_map():
            continue
        assignment_map[name] = name
    return assignment_map

这个函数接受两个参数：tvars和init_checkpoint。tvars是一个TensorFlow变量的列表，表示需要从检查点中恢复的变量。init_checkpoint是检查点文件的路径。

函数首先创建一个NewCheckpointReader对象，用于读取检查点文件。然后，它创建一个空的assignment_map字典，用于保存变量与检查点中值之间的映射关系。接下来，函数遍历tvars中的每个变量，对于每个变量，它获取变量的名称，并检查它是否在检查点中存在。如果存在，它将变量的名称添加到assignment_map中。最后，函数返回assignment_map。

下面是一个示例，演示了如何使用get_assignment_map_from_checkpoint()函数：

import tensorflow as tf

# 定义变量
tf_variable_1 = tf.Variable(tf.random_normal([10, 10]), name="tf_variable_1")
tf_variable_2 = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5]), name="tf_variable_2")

# 定义需要从检查点中恢复的变量列表
tvars = [tf_variable_1, tf_variable_2]

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

# 获取分配图
assignment_map = tf.train.get_assignment_map_from_checkpoint(tvars, init_checkpoint)

# 打印分配图
for var_name, checkpoint_var_name in assignment_map.items():
    print(var_name, ":", checkpoint_var_name)

在这个示例中，我们首先定义了两个TensorFlow变量tf_variable_1和tf_variable_2。然后，我们将这两个变量添加到了tvars列表中，表示它们是需要从检查点中恢复的变量。我们定义了init_checkpoint变量，它表示检查点文件的路径。接下来，我们使用get_assignment_map_from_checkpoint()函数获取分配图，并将结果保存在assignment_map中。最后，我们遍历assignment_map，打印变量的名称和检查点中的变量名称。

总之，get_assignment_map_from_checkpoint()函数是一个非常有用的函数，它可以解析检查点文件并输出分配图，帮助我们在TensorFlow中从检查点中恢复模型的参数和变量。