tenssor flowモデルの重み付け導出例

テンソルflowは重量モデルを保存する時、tf.train.Saver()を多く使って重量を保存しています。保存されているckptファイルは直接に開けられません。モデルの重み付けを他のフレームに導入して使用するのに不便です。
幸い、tenssorflowは相関関数tf.trine.NewCheckpointReaderを提供しています。だから、この関数を通じてデータを導出することができます。

import tensorflow as tf
import h5py

cpktLogFileName = r'./checkpoint/checkpoint' #cpkt     
with open(cpktLogFileName, 'r') as f:
  #           epoch   ，              
  cpktFileName = f.readline().split('"')[1]   

h5FileName = r'./model/net_classification.h5'

reader = tf.train.NewCheckpointReader(cpktFileName)
f = h5py.File(h5FileName, 'w')
t_g = None
for key in sorted(reader.get_variable_to_shape_map()):
  #                  
  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）

以上のtenssorflowモデルの重み付けの導出例は、小編集が皆さんに提供した内容の全部です。参考にしていただければと思います。どうぞよろしくお願いします。