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tensorflow模型权重导出的示例分析

发布时间:2021-08-20 10:23:48 来源:亿速云 阅读:223 作者:小新 栏目:开发技术

这篇文章主要介绍了tensorflow模型权重导出的示例分析,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。

tensorflow在保存权重模型时多使用tf.train.Saver().save 函数进行权重保存,保存的ckpt文件无法直接打开,不利于将模型权重导入到其他框架使用(如Caffe、Keras等)。

好在tensorflow提供了相关函数 tf.train.NewCheckpointReader 可以对ckpt文件进行权重查看,因此可以通过该函数进行数据导出。

import tensorflow as tf
import h6py

cpktLogFileName = r'./checkpoint/checkpoint' #cpkt 文件路径
with open(cpktLogFileName, 'r') as f:
  #权重节点往往会保留多个epoch的数据,此处获取最后的权重数据   
  cpktFileName = f.readline().split('"')[1]   

h6FileName = r'./model/net_classification.h6'

reader = tf.train.NewCheckpointReader(cpktFileName)
f = h6py.File(h6FileName, 'w')
t_g = None
for key in sorted(reader.get_variable_to_shape_map()):
  # 权重名称需根据自己网络名称自行修改
  if key.endswith('w') or key.endswith('biases'):
    keySplits = key.split(r'/')
    keyDict = keySplits[1] + '/' + keySplits[1] + '/' + keySplits[2]
    f[keyDict] = reader.get_tensor(key)

感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“tensorflow模型权重导出的示例分析”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持亿速云,关注亿速云行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!

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