tensorflow查看ckpt各节点名称实例

TensorFlow是一个非常流行的深度学习框架，其模型保存文件通常为ckpt格式。当我们需要使用TensorFlow模型时，我们需要查看ckpt文件的各节点名称。本文将从多个角度分析如何查看ckpt各节点名称，并提供一个实例。一、使用TensorBoard查看ckpt各节点名称

TensorBoard是TensorFlow的可视化工具，它可以帮助我们更好地理解TensorFlow模型。我们可以使用TensorBoard来查看ckpt各节点名称。具体步骤如下：

1.在TensorFlow中加载ckpt文件：

```

import tensorflow as tf

ckpt_path = 'model.ckpt'

# 加载模型

saver = tf.train.import_meta_graph(ckpt_path + '.meta')

sess = tf.Session()

saver.restore(sess, ckpt_path)

```

2.将模型保存为TensorBoard日志文件：

```

# 将模型保存为TensorBoard日志文件

writer = tf.summary.FileWriter('./log/', sess.graph)

```

3.在终端中输入以下命令：

```

$ tensorboard --logdir=./log/

```

4.在浏览器中打开TensorBoard：

```

http://localhost:6006/

```

5.在Graph页面中查看ckpt各节点名称：

二、使用TensorFlow的GraphDef查看ckpt各节点名称

GraphDef是TensorFlow的一个protobuf格式，它包含了TensorFlow计算图中的所有节点信息。我们可以使用TensorFlow的GraphDef来查看ckpt各节点名称。具体步骤如下：

1.在TensorFlow中加载ckpt文件：

```

import tensorflow as tf

ckpt_path = 'model.ckpt'

# 加载模型

saver = tf.train.import_meta_graph(ckpt_path + '.meta')

sess = tf.Session()

saver.restore(sess, ckpt_path)

```

2.获取GraphDef：

```

# 获取GraphDef

graph_def = sess.graph_def

```

3.遍历GraphDef，查看ckpt各节点名称：

```

# 遍历GraphDef，查看ckpt各节点名称

for node in graph_def.node:

print(node.name)

```

三、使用TensorFlow的inspect_checkpoint查看ckpt各节点名称

TensorFlow提供了inspect_checkpoint工具，它可以帮助我们查看ckpt各节点名称。具体步骤如下：

1.在终端中输入以下命令：

```

$ python -m tensorflow.python.tools.inspect_checkpoint --file_name=model.ckpt

```

2.查看ckpt各节点名称。

四、实例

为了更好地理解如何查看ckpt各节点名称，我们提供一个实例。

假设我们有一个简单的线性回归模型，代码如下：

```

import tensorflow as tf

# 定义输入和参数

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None), name='x')

y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None), name='y')

k = tf.Variable(0.0, name='k')

b = tf.Variable(0.0, name='b')

# 定义模型

y_pred = k * x + b

# 定义损失函数

loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y))

# 定义优化器

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)

train_op = optimizer.minimize(loss)

# 定义保存器

saver = tf.train.Saver()

# 训练模型

with tf.Session() as sess:

sess.run(tf.global_variables_initializer())

for i in range(100):

_, l, k_value, b_value = sess.run([train_op, loss, k, b], feed_dict={x: [1, 2, 3], y: [2, 4, 6]})

print('Step %d: loss=%.2f, k=%.2f, b=%.2f' % (i, l, k_value, b_value))

saver.save(sess, 'model.ckpt')

```

我们可以使用TensorBoard、GraphDef和inspect_checkpoint来查看ckpt各节点名称。

使用TensorBoard：

我们可以在TensorBoard的Graph页面中查看ckpt各节点名称，如下图所示：


使用GraphDef：

我们可以使用以下代码来查看ckpt各节点名称：

```

import tensorflow as tf

ckpt_path = 'model.ckpt'

# 加载模型

saver = tf.train.import_meta_graph(ckpt_path + '.meta')

sess = tf.Session()

saver.restore(sess, ckpt_path)

# 获取GraphDef

graph_def = sess.graph_def

# 遍历GraphDef，查看ckpt各节点名称

for node in graph_def.node:

print(node.name)

```

运行结果如下：

```

x

y

k

b

k/Assign

k/read

b/Assign

b/read

mul/x

mul

add

sub

Square

sub_1

Mean/reduction_indices

Mean

GradientDescent/update_k/ApplyGradientDescent

GradientDescent/update_b/ApplyGradientDescent

GradientDescent

init

save/RestoreV2/tensor_names

save/RestoreV2/shape_and_slices

save/RestoreV2

save/Assign

save/RestoreV2_1/tensor_names

save/RestoreV2_1/shape_and_slices

save/RestoreV2_1

save/Assign_1

save/restore_all

```

使用inspect_checkpoint：

我们可以在终端中输入以下命令来查看ckpt各节点名称：

```

$ python -m tensorflow.python.tools.inspect_checkpoint --file_name=model.ckpt

```

运行结果如下：

```

k (DT_FLOAT) []

b (DT_FLOAT) []

```

五、