tensorflow 模型权重导出

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。

 1 import tensorflow as tf
 2 import h5py
 3 
 4 cpktLogFileName = r'./checkpoint/checkpoint'  #cpkt 文件路径
 5 with open(cpktLogFileName, 'r') as f:
 6     #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      
 7     cpktFileName = f.readline().split('"')[1]     
 8 
 9 h5FileName = r'./model/net_classification.h5'
10 
11 reader = tf.train.NewCheckpointReader(cpktFileName)
12 f = h5py.File(h5FileName, 'w')
13 t_g = None
14 for key in sorted(reader.get_variable_to_shape_map()):
15    # 权重名称需根据自己网络名称自行修改
16    if key.endswith('w') or key.endswith('biases'):
17         keySplits = key.split(r'/')
18         keyDict = keySplits[1] + '/' + keySplits[1] + '/' + keySplits[2]
19         f[keyDict] = reader.get_tensor(key）

 

来源：oschina

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