1.解讀tensorflow權(quán)重文件,透過 tf.train.NewCheckpointReader函數(shù)。
2.reader.get_variable_to_shape_map()可以得到權(quán)重文件里面的tensor名稱。
3.reader.get_tensor(key) 可以得到對(duì)應(yīng)tensor的權(quán)重值。
import tensorflow as tf
cpktFileName = r'.\models\resnet_v2_152.ckpt'
reader = tf.train.NewCheckpointReader(cpktFileName)
for key in sorted(reader.get_variable_to_shape_map()):
if key.endswith('weights') or key.endswith('biases'):
keySplits = key.split(r'/')
print(key)
print(reader.get_tensor(key))
resnet_v2_152權(quán)重 tensor name解讀
第一,每個(gè)tensor name都以resnet_v2_152開頭
第二,tensor name第二段為block,共有四個(gè)block。與網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)有關(guān)。
第三,第三字段為unit,每個(gè)block里面unit數(shù)量不同。與網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)有關(guān)。
第四,除了組后的平坦層,第四字段都為bottleneck_v2
第五,第五字段為‘conv1',‘conv2',‘conv3',‘shortcut'
第六,第六字段為‘weights' or ‘biases'
補(bǔ)充:tensorflow模型的調(diào)用,權(quán)重查看
以vc版本的tensorpack說明
模型調(diào)用
每次運(yùn)行,會(huì)有checkpoint、graph、model生成
1、其中,若文件夾已經(jīng)有checkpoint,且寫有自動(dòng)掉用上次模型,可以在上次的基礎(chǔ)上繼續(xù)訓(xùn)練,否則重新生成,且不能調(diào)用之前的模型,即使已經(jīng)存在
2、每次運(yùn)行會(huì)重新生成graph,即使上次的已經(jīng)存在,因此調(diào)用上次模型與文件夾中是否有g(shù)raph無關(guān)
權(quán)重變量查看
import numpy as np
import tensorflow as tf
import sys
model = sys.argv[1]
tensor = sys.argv[2]
reader = tf.train.NewCheckpointReader(model)
all_variables = reader.get_variable_to_shape_map()
#reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(ckpt_path)
#param_dict = reader.get_variable_to_shape_map()
for key, val in all_variables.items():
try:
print key, val
#key是網(wǎng)絡(luò)參數(shù)名,val是維度
except:
pass
w0 = reader.get_tensor(tensor)
np.save('con1d_w.npy',w0)
print(type(w0))
print(w0.shape)
print(w0[0])
文件內(nèi)容
chekpoint—記錄了保存的最新的checkpoint文件以及其它c(diǎn)heckpoint文件列表。在inference時(shí),可以通過修改這個(gè)文件,指定使用哪個(gè)model
MyModel.meta文件保存的是圖結(jié)構(gòu),meta文件是pb(protocol buffer)格式文件,包含變量、op、集合等。
ckpt文件是二進(jìn)制文件,保存了所有的weights、biases、gradients等變量。在tensorflow 0.11之前,保存在.ckpt文件中。0.11后,通過兩個(gè)文件保存,如:
MyModel.data-00000-of-00001
MyModel.index
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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