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方式1:静态获取,通过直接解析checkpoint文件获取变量名及变量值
通过
reader = tf.train.NewCheckpointReader(model_path)
或者通过:
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(model_path)
代码:
model_path = "./checkpoints/model.ckpt-75000" ## 下面两个reader作用等价 #reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(model_path) reader = tf.train.NewCheckpointReader(model_path) ## 用reader获取变量字典,key是变量名,value是变量的shape var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map() for var_name in var_to_shape_map.keys(): #用reader获取变量值 var_value = reader.get_tensor(var_name) print("var_name",var_name) print("var_value",var_value)
方式2:动态获取,先加载checkpoint模型,然后用graph.get_tensor_by_name()获取变量值
代码 (注意:要先在脚本中构建model中对应的变量及scope):
model_path = "./checkpoints/model.ckpt-75000" config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session(config=config) as sess: ## 获取待加载的变量列表 trainable_vars = tf.trainable_variables() g_vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES,scope="generator") d_vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES,scope='discriminator') flow_vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES,scope='flow_net') var_restore = g_vars + d_vars ## 仅加载目标变量 loader = tf.train.Saver(var_restore) loader.restore(sess,model_path) ## 显示加载的变量值 graph = tf.get_default_graph() for var in var_restore: tensor = graph.get_tensor_by_name(var.name) print("=======变量名=======",tensor) print("-------变量值-------",sess.run(tensor))
以上这篇tensorflow 获取checkpoint中的变量列表实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
2024年10月06日
2024年10月06日
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